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释放了教育实践中生成的AI，对话代理和聊天机器人的潜力：对Genai的系统审查和文献分析
在迅速发展的教育景观中，转化旋转的关键轴是人类的相互作用。从这个意义上讲，本文采用了一种数据挖掘和分析方法来了解相关文献告诉我们有关教育实践中生成AI研究的趋势和模式。因此，这种系统的探索聚焦于以下研究主题：与生成AI驱动的聊天机器人的互动和沟通； LLM和生成性AI对教学，对话教育代理人及其机遇，挑战和影响的影响；利用生成的AI来增强社会和认知学习过程；促进AI扫盲以释放未来的机会；利用生成AI扩大学术能力，最后通过人类互动来增强教育经验。除了确定的研究主题和模式之外，本文认为，情商，AI素养和及时的工程是需要进一步探索的趋势研究主题。因此，正是在这种实践中，情绪智力是一种关键属性，因为AI技术经常难以理解和回应细微的情感提示。生成的AI素养然后成为中心舞台，成为AI技术渗透的时代必不可少的资产，为学生提供了与AI系统进行认真互动的工具，从而确保它们成为这些强大工具的活跃用户。同时，迅速的工程，即制作查询的艺术，从AI系统产生精确而有价值的回应，使教育者和学生都能最大程度地提高AI驱动的教育资源的实用性。
神经科学对教育实践的贡献
目标：在教育中，神经科学是一个跨学科研究领域。它试图通过应用大脑研究结果来改善教育实践。来自教育，心理学和神经生理学科学领域的其他发现旨在增强学习过程并改善教育实践。神经科学对教育的应用涉及神经科学和心理知识。方法/分析：在本系统的文献综述中，分析表中包含的最终研究是通过根据预定义的纳入标准搜索数据库来决定的。Prisma方法用于研究神经科学与教育过程之间的关系，并根据相关数据优化教育过程。的发现：评论的发现强调了将神经科学纳入教育实践和挑战的重要性，并提出了有关其在教育环境中实施的道德问题。新颖 /改善：教育神经科学的学科与教育，研究和学习的认知神经科学有关。神经科学可以作为生物学作为医学基础的类似方向的教育基础，这意味着每个领域都保留其创新，但不能违反对方的规则。本研究研究了神经科学与教育实践之间的关系，以及教育社区如何弥合这一差距，包括神经科学研究的前瞻性发现。
教授有学习障碍的学生 (5383) - Praxis
在本部分中，讨论问题提供了考试当天可能出现的问题内容的示例。它们是开放式问题或陈述，旨在帮助测试您对基本概念的了解以及将这些概念应用于课堂或现实世界的能力。我们不提供讨论问题的答案，但思考答案将有助于提高您对基本概念的理解，并可能帮助您回答考试中的各种问题。大多数问题都要求您将几部分知识结合起来，以形成综合的理解和回答。它们旨在帮助您更好地理解和掌握考试的主题。您可能希望与老师或导师讨论这些问题。
Praxis 地球与空间科学学习指南
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