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通过历史研究研究历史时，学生和教师会练习批判性询问，询问意义，时间和地点的问题。历史学生沉浸在一个侦探故事中。从秋季开始，学生选择与年度主题有关的主题，并进行广泛的初级和二级研究。在分析和解释其来源并得出有关其主题在历史上的重要性的结论之后，学生们在原始论文，展览，表演，网站或纪录片中介绍了他们的作品。这些项目在春季的地方，分支机构和国家一级参加比赛，专业历史学家和教育工作者对此进行评估。该计划在每年6月在马里兰州大学公园举行的全国比赛中达到顶峰。
LCDR Traci M. Murray博士，MPH，RN，NHDP-BC，CPH美国公共卫生服务中尉指挥官（LCDR）Traci M. Murray已成为登记册
LCDR Traci M. Murray博士，MPH，RN，NHDP-BC，CPH美国公共卫生服务中尉指挥官（LCDR）Traci M. Murray一直是注册护士已有10多年的护士，在临床研究，流行病学和护理教育方面拥有经验。 lcdr Murray加入了美国国家药物滥用研究所（NIDA），成为青少年脑认知发展（ABCD）（ABCD）和健康脑和儿童发展（HBCD）研究的司法，公平，多样性和包容性的科学顾问。 认可了她的重大影响，她因其杰出的领导力而获得了2023年NIDA董事奖，以指导美国两项最大的《脑发育和儿童健康长期研究》的DEI倡议。 为了推进研究和代理机构的任务，她自愿接受并在许多其他角色中脱颖而出。 她成为一个研究的DEI委员会的联席主席，其中包括来自全国27个研究地点的代表。 lcdr Murray迅速使用从其他大型国家研究和NIH的DEI计划中学到的经验教训将远见和组织带入了委员会的活动。 ，她还强烈致力于通过指导和倡导生物医学研究中代表性不足的群体来实现NIH和NIDA实现更多样化的劳动力的目标。 LCDR Murray通过ABCD成瘾研究技术（Start）计划，专业发展工作组以及1：1与研究受训者和研究助理的互动，是早期研究人员的导师和教练。LCDR Traci M. Murray博士，MPH，RN，NHDP-BC，CPH美国公共卫生服务中尉指挥官（LCDR）Traci M. Murray一直是注册护士已有10多年的护士，在临床研究，流行病学和护理教育方面拥有经验。lcdr Murray加入了美国国家药物滥用研究所（NIDA），成为青少年脑认知发展（ABCD）（ABCD）和健康脑和儿童发展（HBCD）研究的司法，公平，多样性和包容性的科学顾问。认可了她的重大影响，她因其杰出的领导力而获得了2023年NIDA董事奖，以指导美国两项最大的《脑发育和儿童健康长期研究》的DEI倡议。为了推进研究和代理机构的任务，她自愿接受并在许多其他角色中脱颖而出。她成为一个研究的DEI委员会的联席主席，其中包括来自全国27个研究地点的代表。lcdr Murray迅速使用从其他大型国家研究和NIH的DEI计划中学到的经验教训将远见和组织带入了委员会的活动。，她还强烈致力于通过指导和倡导生物医学研究中代表性不足的群体来实现NIH和NIDA实现更多样化的劳动力的目标。LCDR Murray通过ABCD成瘾研究技术（Start）计划，专业发展工作组以及1：1与研究受训者和研究助理的互动，是早期研究人员的导师和教练。在加入NIDA之前，LCDR Murray在印度卫生服务局工作了将近三年，在内布拉斯加州的Winnebago部落和纳瓦霍国家服务于各种临床和行政角色。她以前曾担任达拉斯药物滥用和心理健康服务管理局（SAMHSA）的助理区域管理员，在那里她在那里制定并领导了多项倡议，包括国家公平倡议的国家合作伙伴关系，通过创新的跨机构合作伙伴关系解决行为健康不平等，以及对HBCU Aloume Aloume and Imports and Imports and Imports and yard and Importive and yard和其他感兴趣的团队和其他感兴趣的工作人员。lcdr Murray在得克萨斯州基督教大学的荣誉，德克萨斯大学泰勒分校的博士学位以及北德克萨斯大学健康科学中心的公共卫生硕士学位上获得了护理学学士学位。她喜欢阅读，旅行和与妻子Kerin一起尝试新餐厅。
NHD 和 AI - 2024 年 1 月 (11 x 8.5 英寸)
我们鼓励您使用图书馆数据库、计算机程序（例如文字处理、图形设计、网页构建器、视频编辑软件等）和互联网等工具来完成您的项目。人工智能 (AI) 是一种新兴技术和工具。与任何工具一样，它也有其局限性。学生不需要使用 AI 工具（例如聊天机器人、视频生成器、艺术生成器、代码生成器、文本生成器等）来参与 NHD。如果您要使用 AI，则需要正确使用它。
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评审过程的挑战在于辨别项目的元素是学生创作的还是人工智能生成的。虽然人工智能检测工具不断发展，但没有工具可以 100% 有效地识别内容是由人工智能还是人类创作的。与剽窃不同，在剽窃中，评委可以找到学生未经引用而复制的来源，但无法完全确定学生是否不当使用了人工智能。
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