XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPSTS
主要道路国家太阳能公园项目
Project advisor Daniel Wiedmer, Principal Investment Specialist, PSIF2, PSOD a Team members Genevieve Abel, Principal Transaction Support Specialist (Integrity), Private Sector Transaction Support Division (PSTS), PSOD Claire Alembik, Investment Specialist, PSIF2, PSOD a Annalice Aliluya, Senior Investment Officer, Office of the Director General-Risk Analytics Unit, PSOD Ian Bryson, Senior Safeguards PSTS专家，PSOD Beatrice Y. Gomez，高级保障专家，PSTS，PSOD Tarang Khimasia，PSOD B Manfred Kiefer，PSOD B Manfred Kiefer，PSOD Mischa F. lentz F. lents Investment sss Sycts，PSOD B Manfred Kiefer，PSOD B Manfred Kiefer，PSOD B Manfred Kiefer，PSOD B Manfred Kiefer，PSOD B Manfred by and Pssod and Pssod Investment Investment sss in Investment Investment，Spsod Investment Investment s S.公私伙伴关系专家Ferran Vila Planas，咨询部2，公私合营伙伴关系办公室Amanda，高级社会发展专家（性别与发展），PSTS，PSTS，PSOD Amiko Sudo，高级顾问，总顾问Pradeep Tharakan Tharakan Tharakan，主要气候变化专家，Energy Energy
生成式人工智能作为学习伙伴和教学助理
摘要 — 为了揭示在职前教师 (PST) 对生成人工智能 (GenAI) 应用程序的用户体验和看法，我们调查了 167 名加纳 PST 将 GenAI 作为学习伙伴和教学助理的具体用途以及他们对这些应用程序的态度。通过探索性因素分析 (EFA)，我们确定了影响 PST 对 GenAI 态度的三个关键因素，即教学、学习以及道德和倡导因素。这些因素的平均分数表明他们对 GenAI 的态度普遍积极，表明他们高度认同 GenAI 有潜力增强 PST 的内容知识和获取学习和教学资源，这反过来又减少了他们在学习和教学实践中对同事帮助的需求。研究结果特别表明，PST 使用 GenAI 作为学习伙伴来获取阅读材料、深入的内容解释和实际示例，并作为教学助理来增强他们的教学资源、制定评估策略和课程计划。回归分析表明，年龄、性别和学习年份等背景因素无法预测 PST 对 GenAI 的态度，但年龄和学习年份可以显著预测他们使用 GenAI 的频率，而性别则不能。这些发现表明，年龄较大的 PST 和在教师教育计划中学习较久的 PST 可能会更频繁地使用 GenAI，但他们对该应用程序的看法保持不变。然而，PST 担心 GenAI 应用程序提供的信息的准确性和可信度。因此，我们建议需要解决对 GenAI 准确性和可信度的担忧，确保 PST 可以在他们的教师培训计划中自信地依赖这些应用程序。此外，我们建议采取有针对性的策略，将 GenAI 更有效地整合到 PST 的学习和教学过程中。
公共项目编号：57072-001 2024年3月拟议的贷款Enren Energy Limited Engie Solar Power Power项目（印度）此I
Team leader Keshari Nandan Agrawal, Senior Investment Specialist, PSIF1, PSOD a Team members Genevieve Abel, Principal Transaction Support Specialist (Integrity), Private Sector Transaction Support Division (PSTS), PSOD Annalice Aliluya, Senior Investment Officer, Risk Analytics Unit, PSOD Irish Crest Almanzor, Associate Safeguards Officer, Office of Safeguards (OSFG) Eunice Marie ariate-de vera;副投资官（气候变化）；气候变化，弹性和环境集群（CCRE）； Climate Change and Sustainable Development Department (CCSD) Christine Bryant, Senior Safeguards Specialist, OSFG Ranie Catimbang, Associate Social Development Officer (Safeguards), OSFG Remife De Guzman, Investment Officer (Climate Change), CCRE, CCSD Agatha Diaz, Associate Social Development Officer (Safeguards), OSFG Toni Rose Galang-Ante, Senior Operations Assistant, PSIF1, PSOD Annabelle Giorgetti, Senior Economist, PSTS, PSOD Neeti Katoch, Gender Specialist, Gender Equality Division (CCGE), CCSD Manfred Kiefer, Principal Economist, PSTS, PSOD Odette Lana, Associate Social Development Officer (Gender and Development), CCGE, CCSD Aarti Mehra, Principal Investment Specialist (Guarantees and Syndications), Guarantees and Syndications部门，PSOD A EIICHI MURASHIMA，投资专家，PSIF1，PSOD Justine Padiernos，经济官，PSTS，PSTS，PSOD Noel Peters，PSOD Shivendra Sharma，PSOD Shivendra Sharma，PSOD MRIGA SOLANKE DIVERSTIENS INDIOND INDIOND INDIOND ANDIONT ANDIONT ANDINE律师，PSOD Shivendra Sharma总监，PSOD SHIVENDRA SHARMA，PSOD SHIVENDRA SHARMA，PSOD SHIVENDRA，PSOD NOEL PETERS。在准备任何国家计划或策略，为任何项目提供资金，或通过对本文档中特定地区或地理领域的任何指定或参考，亚洲发展银行不打算就任何领土或地区的法律或其他地位做出任何判断。
AI
这项研究调查了服务前教师（PST）与生成AI（GAI）工具在其研究项目中的参与，重点是他们的意识，意识来源，基于性别的使用模式以及对学术研究中GAI工具的看法。我们采用了一种描述性调查方法，使用五点李克特型调查工具从加纳的五个机构中收集一百四个PST的数据，其中包括一个开放式问题。使用平均值，频率，百分比，标准偏差和独立样本t检验分析定量数据。调查结果表明，PST熟悉GAI工具，尤其是Chatgpt和Google Bard。他们通过个人搜索，朋友的建议和社交媒体平台了解了这些工具。PST在编写其研究项目的所有章节中使用了这些工具，引言章节是最常见的应用领域，然后是讨论和发现章，文献综述章节，方法论，摘要和结论。我们还确定了使用GAI工具的性别差异很大，与女性同行相比，男性PST的使用频率更高。尽管如此，两个性别都对学术研究中的GAI工具表示了积极的态度，并指出了其他好处，这些工具在研究写作中具有信心和独立性。但是，他们还认识到GAI工具提供的信息中的不准确性，这导致对仅依靠这些工具进行研究项目的怀疑。因此，他们偏爱研究主管的支持，强调了平衡方法的重要性，该方法将使用GAI工具与人类监督在学术研究中相结合。尽管我们建议将GAI工具集成到教师教育计划中，但我们强烈建议应该在PST如何有效地使用这些工具来进行原始研究和高级研究的全面指导。
KEGOC 可再生能源支持电网扩建项目：总裁报告和建议
解决方案）杨英明，副行长办公室（南亚、中亚和西亚）局长 Suzanne Gaboury，私营部门业务部（PSOD） Eugenue Zhukov，中亚和西亚部（CWRD）副局长 Catherine Marsh，PSOD 杨晓红，CWRD 主任 Mayank Choudhary，基础设施融资部一处（PSIF1），PSOD Joonho Hwang，能源部门办公室，部门组（SG-ENE）团队负责人 Alibek Abdrakhmanov，高级投资专家，PSIF1，PSOD a Levan Mtchedlishvili，首席能源专家，SG-ENE 团队成员 Genevieve Abel，首席交易支持专家（Integrity），私营部门交易支持部（PSTS），PSOD Askar Abeuov，高级投资官，PSIF1，PSOD a Rosana Aglibot-Bado，高级投资官，风险分析部（OPSD-RAU），PSOD Irish Crest Almanzor，助理保障官员，私营部门和太平洋服务部 (OSPP)，保障办公室 (OSFG) Maria Isabel Artajo，社会发展官员（保障措施），OSPP，OSFG Pierre Bailet，首席法律顾问，总法律顾问办公室 Amund Beitnes，投资专家，PSIF1，PSOD Gaukhar Biyekenova，财务专家，客户解决方案部，财政部 Christine Bryant，高级保障专家，OSPP，OSFG Anne Valko Celestino，高级社会发展专家（性别与发展），性别平等部，气候变化和可持续发展部 (CCSD) Ulritz Uzein Corcuera，高级经济官员，PSTS，PSOD Remife De Guzman，投资官员（气候变化），气候变化、复原力和环境集群 (CCRE)，CCSD Annabelle Giorgetti，高级经济学家，PSTS，PSOD Beatrice Gomez，首席保障专家，OSPP，OSFG Arianne Bianca Juan，高级运营助理，PSIF1，PSOD Manfred Kiefer，首席经济学家，PSTS，PSOD Noel Peters，首席投资专家（气候融资），总干事办公室，PSOD Josefina Ramos，高级投资官（气候变化），CCRE，CCSD Richard Sherrington，首席保障专家，OSPP，OSFG
布哈拉太阳能和电池储能项目
Craig Roberts，PSOD Mayank Choudhary，主管，基础设施财务部 1（PSIF1），PSOD a 团队负责人 Danyaal Malik，投资专家，PSIF1，PSOD 团队成员 Genevieve Abel，首席投资专家（诚信），PSTS，PSOD Jean Claire D. Aguirre，高级投资官员，PSIF1，PSOD Amund Beitnes，投资专家，PSIF1，PSOD Ranie Catimbang，副社会发展官员，私营部门和太平洋运营服务（OSPP），保障办公室（OSFG） Donnah Ethel Gianan，社会发展官员，OSPP，OSFG Annabelle Giorgetti，高级经济学家，私营部门交易支持部（PSTS），PSOD Beatrice Gomez，首席保障专家，OSPP，OSFG Justine Padiernos，经济学官员，PSTS，PSOD Ted Platon，高级担保和银团贷款官员，担保和银团贷款部门， PSOD Arman Seissebayev，投资专家，PSIF1，PSOD b Richard Sherrington，首席保障专家，OSPP，OSFG Samantha Gloria Singson，副投资官，风险分析部，PSOD Stephanie Sioson，副保障官，OSPP，OSFG Anne Valko Celestino，高级社会发展专家（性别与发展），性别平等处，气候变化和可持续发展部 a 派驻印度常驻代表团。 b 派驻哈萨克斯坦常驻代表团。在制定任何国家计划或战略、资助任何项目或在本文件中指定或提及特定领土或地理区域时，亚洲开发银行无意对任何领土或地区的法律或其他地位作出任何判断。
EEG-fMRI 融合研究
看到社交触摸会触发强烈的社交情感反应，涉及多个大脑网络，包括视觉、社交感知和躯体感觉系统。先前的研究已经确定了每个系统的具体功能作用，但对信息流的速度和方向性知之甚少。这些信息是通过社交感知系统提取的，还是通过躯体感觉皮层的模拟提取的？为了解决这个问题，我们检查了观察到的触摸的时空神经处理。21 名人类参与者（7 名男性）在脑电图 (EEG) 记录期间观看了显示社交和非社交触摸的 500 毫秒视频片段。视觉和社会情感特征在大脑中迅速提取，分别在视频开始后 90 毫秒和 150 毫秒开始。将 EEG 数据与我们之前研究中使用相同刺激的功能性磁共振成像 (fMRI) 数据相结合，发现神经信息首先出现在早期视觉皮层 (EVC) 中，然后出现在颞顶交界处和后颞上沟 (TPJ/pSTS) 中，最后出现在躯体感觉皮层中。EVC 和 TPJ/pSTS 独特地解释了 EEG 神经模式，而躯体感觉皮层本身并不能解释 EEG 模式，这表明社会情感信息可能从 TPJ/pSTS 流向躯体感觉皮层。总之，这些发现表明，社交触觉在前馈视觉过程的时间范围内被快速处理，并且触觉的社会情感意义首先由社交感知通路提取。如此快速地处理社交触觉可能对于其在社交互动过程中的有效使用至关重要。
更新碳信用融资项目：快速报告
（气候变化），CCRE，CCSD Junray Bautista，PSOD Silvia Cardascia私营部门交易支持部（PSTS）副经济学官员；水资源专家，自然资本和气候；农业，食品，自然和农村发展部门办公室； Sectors Group Karlo De Asis, Senior Safeguards Officer (Social), Private Sector and Pacific Services (OSPP), Office of Safeguards (OSFG) Annabelle Giorgetti, Senior Economist, PSTS, PSOD Swati Jairath, Senior Investment Officer, PSIF1, PSOD b Arianne Bianca Juan, Senior Operations Assistant, PSIF1, PSOD Neeti Katoch, Gender Specialist, Gender Equality CCSD Mischa Lentz，高级投资专家，OPSD，PSOD Philip Paterson，高级投资专家，担保和联合组织，PSOD Arlene Porras，高级保障官员（环境），OSPP，OSFG Toby Toby Nicholas Angier Angier Rees，Samantha Gloria samantha Glora singson Samantha smantha smantha samantha smantha smantha smantha samantha samantha samantha samantha samantha samantha samantha samantha samantha samantha samantha samantha samantha samantha samantha保障专家（社交），OSPP，
预备教师对将基于人工智能的工具融入教育的准备程度：TPACK 方法
Harry (2023) 将人工智能 (AI) 描述为机器学习和自然语言，可通过分析大量数据来做出预测或模式。很明显，人工智能已经开始改变教育环境 (Ning 等人，2024)，使在职前教师 (PST) 的教学和学习更加个性化。人工智能提供了大量机会来增强学习过程，使其变得更具吸引力、更高效、甚至更加个性化，这对 PST 的教学和学习有益 (Karakose & Tülübas, 2023; Ning 等人，2024; Tülübas 等人，2023)。同样，这些机会可以通过课程开发的自动化、量身定制的学生参与、互动教学、智能内容生成和改进的学习成果来改善教学 (Gupta & Bhaskar, 2020)。 Ramirez 和 Fuentes Esparrell (2024) 在一项研究中指出，人工智能工具通过加强自适应学习和学生的解决问题的能力，对彻底改变教育环境具有更大的潜在影响。
职前EFL教师关于其
摘要：作为教师心理学文献的“新来者”，“教师免疫”一词是指教师的心理保护体系。，它提供了一种新颖的概念化，对自我建构的保护机制以及适应性或不良适应性免疫发展的教师或职前教师的发展提供了新颖的概念。“教师承诺”一词是指教师或职前教师感受到维持职业依恋的动力的程度。但是，对这些关键构造的关注似乎相对较少。本研究试图填补这一空白，并就教师免疫和教师的承诺提供有关教师的两个关键心理方面的更多见解。该研究的参与者是237名职前EFL教师（PST）。使用两个量表收集数据：教师免疫量表（TIS）以及组织和职业承诺量表。有关免疫力水平的结果表明，PST具有相对中等水平的适应性免疫力，这意味着它们可能因倦怠而遭受较小的痛苦，并且具有相对开放的变化水平。他们的承诺水平被认为是中等的，并且在教师免疫和承诺的子维度之间观察到了中等水平的相关性。AnahtarSözcükler：