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基于社会认知学习和数学自我效能感的学生数学推理能力的概述
摘要：详细的数学推理能力可以帮助学生理解更高的数学能力，包括证明，解决问题和批判性思维。但是，根据调查和研究，学生的数学推理能力很低，需要大大关注。因此，本研究旨在通过考虑学生的数学自我效能（MSE）来获得获得社会认知学习模型（SCL）模型（SCL）模型（SCL）模型（SCL）模型（SCL）模型（SCL）模型（PBL）模型的学生的数学推理能力（MSE）。这项研究使用了准实验性的非较少测试后小组设计，其中70名来自万隆一所学校的11级SMA学生。数据收集使用数学推理能力测试和数学自我效能调查表，将MSE级别分类为低，中等或高的水平。使用双向方差分析和3x2阶乘设计分析数据。根据研究结果，使用SCL模型教授的学生具有比使用PBL模型的数学推理能力更好的数学推理能力。此外，MSE水平较高的学生在数学能力上超过MSE水平较低。SCL模型增强了学生的数学推理能力，并扩展了社会认知理论的数学适用性范围。关键字：社交认知，数学推理能力，数学自我效能感，PBL简介
探索ROS在教育中的潜力：一个项目 - ...
摘要。这项研究着眼于使用机器人操作系统（ROS）的基于项目的学习（PBL）如何帮助8至12岁的儿童提高他们的解决问题和编程能力。该项目的目标是对机器人进行编程，以独立导航迷宫，从简单的结构开始，然后发展到更复杂的算法。在研究中，将80名儿童随机分配到实验或对照组。还收集了他们的性别和事先的编程经验。描述性统计和方差分析用于分析数据。理论背景讨论了使用ROS以及基于项目和经验学习的优势的教育机器人技术。作为该方法的一部分，将儿童引入机器人技术和ROS，制作迷宫，显示机器人导航，并进行了机器人。该研究的发现表明，与ROS的PBL可以帮助儿童提高其编程和解决问题的技能。
2030 年前的可再生燃料 - REDIII 评估
欧盟委员会于 2018 年 12 月发布了《可再生能源指令》修订版 (REDII)。该指令除其他事项外，还为 2021 年至 2030 年期间交通运输部门使用可再生能源建立了框架。在将 REDII 的相关方面转移到交通运输部门并与《气候协定》的目标保持一致的过程中，荷兰政府于 2021 年 10 月出台了《交通能源条例 1》(IenW, 2021)。该条例概述了到 2030 年的可再生能源义务。该条例是 2022 年发布的《气候与能源展望报告》(KEV2022)(PBL, 2022) 中对生物燃料预测的主要基础。荷兰环境评估署 (PBL) 每年发布荷兰气候与能源展望报告，全面概述荷兰能源系统的发展情况及其到 2030 年的温室气体 (GHG) 排放情况。与此同时，欧盟委员会推出了
能源转型技术的生产者责任延伸
致谢 作者感谢所有通过访谈和电子邮件交流为本研究提供意见的研究人员和利益相关者代表。作者感谢基础设施和水资源管理部、经济事务和气候政策部、Rijkswaterstaat、人类环境和交通督察局 (ILT)、法国生态转型局 (ADEME)、Sichting OPEN、荷兰汽车回收公司 (ARN)、Business in Wind、西门子歌美飒和维斯塔斯的所有代表，以及 OECD、TNO 和 MINES ParisTech – PSL 的研究人员，他们通过访谈和电子邮件交流为本研究提供了意见。他们还要感谢 Bert Tieben、Olav-Jan van Gerwen 和 Sonja Kruitwagen (PBL)、Andrew Brown 和 Peter Börkey (OECD) 以及 Kieran Campbell-Johnston (TNO) 对本文早期版本提供的有益评论，以及 Marte Stinis (PBL) 提供的编辑协助。
欧洲碳进口税有效防止泄漏
编辑和生产PBL发行商的再利用被授权，只要确认来源：Olijslagers等。（2024），欧洲碳进口税有效防止泄漏，海牙：荷兰经济政策分析局和荷兰环境评估机构。CPB荷兰经济政策分析局是一家独立研究所，提供相关的经济分析和预测。我们通常对荷兰经济，尤其是关于社会经济政策的研究。我们将科学见解转化为日常政策实践，为政策制定者和整个公众提供了理性和事实的基础。pbl荷兰环境评估局是国家环境，自然和空间规划领域的国家战略政策分析研究所。我们通过进行前景研究，分析和评估来提高政治和行政决策的质量，在这些研究，分析和评估中，综合方法被认为是至关重要的。政策相关性是我们所有研究中的主要关注点。我们进行了独立且科学的征求和不请自来的研究。
两例模仿浆膜淋巴瘤，对文献的深入评论
抽象背景：浆膜骨髓瘤（PBM）是多发性骨髓瘤（MM）的罕见，侵略性亚型，预后不良。另一方面，浆膜淋巴瘤（PBL）是具有浆细胞表型的侵袭性B细胞淋巴瘤。重要的是，PBM很难与PBL区分开，因为两种疾病的临床特征都紧密重叠。我们报告了两例PBM病例，并伴有明显的外胸腔病变。案例：案例1：一名38岁的女性抱怨疲劳。她出现了全年的肿瘤，脾肿大，胸壁上的软组织病变以及多个溶性损伤。最初，软组织的病理确定了PBL的诊断。她回到了两个时代的周期，从而导致了大幅改进。然后，她收到了达拉特瘤（Dara）和列纳纳匹胺（Lenalidomide），达到了两年的缓解。病例2：对胰腺和腹膜后肿瘤的多个肿瘤进行了60岁男性的评估。胰腺肿瘤的活检鉴定出浆细胞样细胞，而骨髓活检没有显示浆细胞的迹象。因此，他最初被诊断为具有多个浆细胞瘤，并接受了与硼替佐米（BOR），Lenalidomide和Texamethasone的3个化学疗法，但徒劳无功。一旦BOR被替换为Dara，他就会迅速形成泛绿色炎和腹水，充满了浆膜，并最终死于多器官衰竭。结论：由于没有针对PBM的标准治疗方法，我们的病例提出了一种与抗肌瘤和抗淋巴瘤方案的联合治疗可能会提供更好的结果。此外，KI-67增殖指数将是诊断PBM的有用工具。
AERMOD：最新功能和评估结果。
多年来，我们都知道需要更新 EPA 的基本监管模型（例如参见 Weil 1 ）。为了满足这一需求，AERMIC 于 1991 年成立，旨在使用当前最先进的行星边界层 (PBL) 参数化方法更新 EPA 模型。Weil 2 描述了 AERMIC 的早期努力。在我们完成设计过程并考虑现有监管模型的性质时，AERMIC 的目标变得更加全面。除了改进监管模型描述 PBL 的方式之外，我们还决定关注其他领域，例如地形相互作用和地表释放。这种扩大的范围导致开发出一个完全替代 EPA 工业源综合短期模型版本 3 (ISCST3) 3 的方法，方式如下：1) 采用 ISCST3 的输入/输出计算机架构；2) 在切实可行的情况下，使用新开发的或当前最先进的建模技术更新过时的 ISCST3 模型算法； 3) 确保目前由 ISCST3 建模的所有过程将继续由 AER MIC 模型 (AERMOD) 处理。
使用基于项目的学习来教授人工智能
摘要。本研究介绍了一种称为基于项目的学习 (PBL) 的主动学习方法，用于在本科工程学位的计算机视觉课程中开发人工智能 (AI)。该课程的目标是使用深度学习 (DL)/机器学习 (ML) 技术在实际问题中开发图像识别能力。PBL 学习方法帮助学生寻找现实世界的问题，开发复杂的解决方案，并在团队成员之间产生协同效应。教授的主要作用是在整个课程中为学生提供建议、指导和激励。主动学习方法的教学创新为教授提供了根据经验创建动态激励学习环境的机会。每个本科工程专业的学生都有机会发展他们的专业技能和技巧：团队合作、主动性、创新和领导力。学生团队取得的成果表明了解决问题的能力，包括使用带有人工智能的自动导航设备、检测疟疾寄生虫、识别非人类个体以控制车辆交通。
将数学建模整合到基于问题的研究中：
气候变化将大多数物种的生存置于危险之中，因为它极大地影响了该物种所居住的气候，所喝水的质量以及空气或水的温度。当气候变化升高气候的温度时，在土地，湖泊，海洋和海洋中发生过度蒸发。我们在本文中的目的是引入基于问题的学习（PBL）中嵌入的数学建模活动，该活动使学生可以研究与蒸发有关的因素。数学建模是一种教授数学概念和技能的流行技术，也是对科学家感兴趣的科学现象的探究方法。在当前活动中，学生使用来自受信任网站的辅助数据来检验其假设。学生从事分析和解释数据，生成和测试模型，并与同龄人讨论和提出发现。活动使学生有机会检查变量之间的关系，并使用另一个变量进行预测。该活动有可能培养学生的计算和高阶思维能力。关键字：基于问题的学习（PBL），数学建模，气候变化，蒸发，真实科学
