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可持续性、能源、环境和弹性 (SEER) 奖，COMDTINST 5090.5D
副/助理司令官和总部参谋长应将所有提名材料提交给能源管理办公室 (CG-46) 和/或环境管理办公室 (CG-47)。SEER 奖将表彰上一财年所做出的贡献。这些提名还可能有资格获得国土安全部 CRSO 组件奖、能源部 (DOE) 奖或国家环境专业人员协会 (NAEP) 颁发的国家环境卓越奖。附录 A 中提供的卓越领域并不代表一份详尽的清单，仅用于鼓励被提名者考虑其在环境和能源管理方面的全部努力。超出这些简要描述的提名也将在评审过程中予以考虑。
1 准备工作计划和日程表...
SAAO 本工作日历列出了所有乌帕齐拉级推广人员从 10 月 15 日至 3 月 31 日（整个拉比季节，2017-18 年）执行先前计划的计划的具体职责。但是，工作计划和工作日历也可能仅基于一个人的活动来准备。谁来准备工作计划和工作日历？在所有高级规划中，预计工作计划和日历应由相关人员自己准备。但这可能需要稍后获得指定当局的正式批准。根据 DAE 的新农业推广政策 (NAEP)，相关工作人员将自己准备自己的工作计划。推广工作人员将与相关官员协商，然后集体决定谁与谁在何时做什么工作。
全球数据联盟：人工智能的本质......
重要的是要承认通过全国调查收集高等教育数据的历史先例。1962 年，政治和社会研究大学间联合会 (ICPSR) 是首批开放访问集中存储的关键研究数据集的举措之一。大约在同一时间，对全国范围内衡量学术水平的方法的需求得到了支持，并建立了国家教育进展评估 (NAEP)。最古老、最全面的大学生信息调查于 1966 年在 ACE 建立：合作机构研究计划 (CIRP)。CIRP 是目前运行时间最长、规模最大的此类调查，数据来自 1500 多万名学生。最后，ICPSR 主办的 College and Beyond II 项目收集了 20 多年的学生数据，将大学经历与长期结果联系起来。这些调查是制定教育政策的关键基础设施，并继续帮助教育工作者和研究人员了解教育成果。
通过融合改变教育技术
今年发布的 NAEP 分数显示，COVID 对学生学习产生了巨大影响：阅读和数学成绩的下降幅度是实施测试 30 年来最大的。即使在疫情之前，NAEP 分数也落后了。为了让美国的教育系统重回正轨，我们邀请了来自不同团体的 40 位专家——从教育技术公司到慈善组织再到教师——来讨论可能的解决方案。该小组强调了教育的多学科和融合性质，教育领域涉及心理学、认知科学、社会学和经济学以及正在学习的特定领域（数学、生物学、化学等）。教育传统上是孤立的，往往抵制从技术到职业和工作性质变化等关键社会创新。这使得教育成为融合加速器的绝佳潜在轨道，它“建立在基础研究和发现的基础上，以加速解决方案对社会产生影响。”在构思了数据科学教育、中学数学和评估等关键领域的可交付成果后，该小组讨论了这些领域的交叉趋势。他们发现，支持教育融合至关重要，这将有助于让当今的学生成为明智的决策者、积极解决问题的人和自我导向的终身学习者。本报告提出了专家认为对改善教育机会至关重要的关键主题和必要的伙伴关系。然后，它研究了产生能够改变美国教育格局的可交付成果所需的关键学科和融合。可交付成果的主要未来方向、其智力价值和更广泛的社会影响：● 中学数学可交付成果侧重于提高学生的积极性、数学概念和技能的相关性、支持协作和基于项目的学习、优化和扩展反馈机制以及开发 AI 来响应学生的输入。这些创新将有助于揭示更多关于成就和机会差距以及其他在 STEM 领域对学生群体产生不同影响的机制。 ● 数据科学教育成果侧重于让学生掌握处理数据的程序技能，并支持教师及时对数据科学相关的评估提供反馈。这些成果的智力价值包括了解如何将数据科学教育融入主流课程——或将其作为一门独立的学科进行开发和教授（Engel，2017）——鉴于其跨学科性质。● 评估成果侧重于开发新的、越来越不引人注目的学生评估方式，包括游戏化等元素以及评估更广泛的技能（如自我调节和协作学习）。这些成果的智力价值包括更深入地理解学习过程，通过更有效、更少破坏性和更全面的评估产生更广泛的影响。
人工智能、基本技能和定量素养
摘要 摘要 2022 年 11 月推出的免费语言人工智能 ChatGPT 引起了一些教育工作者的担忧，他们担心在易于访问的基于人工智能的作弊机制的背景下向学生教授基本的写作和批判性思维技能的可行性和好处。截至目前，ChatGPT 可以写出相当令人信服的学生水平的散文，但它仍然不太擅长回答定量丰富的问题。因此，就目前而言，上述担忧可能并不为大部分数学教育界所认同。然而，由于谷歌和 WolframAlpha 绝对有能力回答标准和一些非标准的定量查询，未来一代人工智能包括这两种能力并非不可能。所以，这个问题仍然与本期刊的读者有关。当我们继续关注构成定量素养 (QL) 和定量推理 (QR) 的高级技能和思维习惯时，我们不应忘记，基本的素养和算术仍然是基础的组成部分。尽管人工智能在这些基本领域取得了进步，但我们的人类学生似乎正在落后，正如最新的 NAEP 分数所暗示的那样。在这里，我们鼓励读者关注是什么让 QL/QR 如此难以教授，无论是对人类还是人工智能。
数据附录：“渡过难关”：联邦政府的努力帮助美国教育在同类国家中保持领先地位
辅导分析的测试数据是从 NAEP 年度记分卡中收集的。辅导数据是通过对新闻文章、州法案和教育资源数据库的调查收集的。接受一个州提供辅导的标准很简单，即他们宣布在 2021-2022 学年提供辅导。包括俄亥俄州在内的许多州在 2021-2022 学年后实施了辅导，但最新的分数来自 2022 年春季。因此，我们在分析中不考虑这些州。有两种方法可以确定一个州是否提供辅导计划。首先是宣布他们将在 2021-2022 学年后建立一个项目，这被视为确认先前的项目不存在。其次是缺乏对辅导计划的讨论，在数据集中表示为没有来源 (NS)。在可能的情况下，我们会使用特定的课程细节来识别高剂量辅导，这些细节可以验证课程结构是否符合高剂量辅导标准（3 节课，每节课至少 30 分钟，分为小组）。如果无法做到这一点，我们会自行识别。以下是边缘情况的说明：
爱荷华州科学学术标准
爱荷华州的科学学术标准由爱荷华州的教育工作者和科学家利用各种资源和专业知识进行了修订。人们对良好的科学教学了解甚多。编写团队参考了十多个其他州的标准，查阅了数十年的科学教育研究，并参考了当地、国家和国际资料，包括《K-12 科学教育框架》（国家研究委员会，2012 年）、《国家教育进步评估》（NAEP），研究了福特汉姆对科学标准的批评，以及《下一代科学标准》（NGSS 领先州，2013 年）。这些标准是由爱荷华州的教育工作者为学生制定的，包括适合学生发展的进步，以促进既适合年龄又持久的学习。他们非常小心地使科学标准与爱荷华州的学生相关，包括与爱荷华州现象、行业和职业的联系。最终目的是解决受过教育的公民应该知道和理解什么，以接受科学思维的价值并做出明智的决定。爱荷华州科学学术标准建立在科学是什么、如何学习科学以及科学工作的多个维度的基础上。
人工智能、基本技能和定量素养
摘要 摘要 2022 年 11 月推出的免费语言人工智能 ChatGPT 引起了一些教育工作者的担忧，他们担心在易于访问的基于人工智能的作弊机制的背景下向学生教授基本的写作和批判性思维技能的可行性和好处。截至目前，ChatGPT 可以写出相当令人信服的学生水平的散文，但它仍然不太擅长回答定量丰富的问题。因此，就目前而言，上述担忧可能并不为大部分数学教育界所认同。然而，由于谷歌和 WolframAlpha 绝对有能力回答标准和一些非标准的定量查询，未来一代人工智能包括这两种能力并非不可能。所以，这个问题仍然与本期刊的读者有关。当我们继续关注构成定量素养 (QL) 和定量推理 (QR) 的高级技能和思维习惯时，我们不应忘记，基本的素养和算术仍然是基础的组成部分。尽管人工智能在这些基本领域取得了进步，但我们的人类学生似乎正在落后，正如最新的 NAEP 分数所暗示的那样。在这里，我们鼓励读者关注是什么让 QL/QR 如此难以教授，无论是对人类还是人工智能。
国防部公平行动计划 2022 年 4 月
缩写 描述 AI 人工智能 CA 客户协议 COE 卓越中心 DEI 多样性、公平和包容性 DEPSCoR 国防建立计划以刺激竞争性研究 DIU 国防创新部门 DoD 国防部 DoDEA 国防部教育活动 DPC 国防定价和承包 EO 行政命令 FY 财政年度 HBCU 历史上的黑人学院和大学 HUBZone 历史上未充分利用的商业区 IPC 机构间政策委员会 JAIC 联合人工智能中心 MCCYN 您附近的军事儿童保育 ML 机器学习 MPP 导师门徒计划 MSEP 军人配偶就业伙伴关系 MSI 少数民族服务机构 NAEP 国家教育进展评估 NALEMP 美洲原住民土地环境缓解计划 NPS 国家公园管理局 OMB 管理和预算办公室 OSBP 小企业计划办公室 PFAS 全氟和多氟烷基物质 POAM 行动计划和里程碑 PTAC 采购技术援助中心 RAB 修复咨询委员会 RAI 负责人人工智能 RIF 快速创新基金 SBIR 小型企业创新研究 SDB 小型弱势企业 SDVOSB 伤残退伍军人拥有的小型企业 SECO 配偶教育和就业机会计划