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写作课程中的人工智能：黎巴嫩大学教师的态度 Samira Nicolas 黎巴嫩巴拉曼德大学
虽然人工智能技术已经在教育的不同方面应用了一段时间，但最近推出的生成式人工智能工具（如 ChatGPT）让更多的人意识到了这类人工智能程序的先进能力。每当一项新技术被引入时，它在教育领域可能带来的潜在好处在很大程度上取决于教师对这些好处的态度，以及他们接受某项技术的难易程度。因此，本研究旨在探讨黎巴嫩大学写作教师对在课程中使用人工智能的态度。数据是通过 2023 年夏季进行的一项调查收集的，调查结果来自 67 名英语写作教师。结果显示，总体而言，教师对人工智能在写作教学中的应用持中立态度，但对其促进写作作业评分的潜力很感兴趣。简介 随着 Open AI 的 ChatGPT 在 2022 年底的突然出现，那些不太了解学生和教育机构如何使用 AI 的教育工作者突然对 AI 的能力产生了敏锐的警惕，特别是生成式 AI 程序。著名的抄袭检测软件 Turnitin 于 2023 年 4 月初推出了其 AI 检测功能，以帮助教师识别学生提交的作业，这些作业可能是由使用自然语言处理的聊天机器人（例如 ChatGPT）生成的。对于依赖 Turnitin 来帮助维护学术诚信的教师和机构来说，这一新功能迫使教师和机构参与有关如何以及何时在教学中使用 AI 的对话。与任何新的教学方法或技术工具的采用和实施一样，它的成功在很大程度上取决于教师对其有效性和相关性的态度。AI 技术的快速发展与以新技术采用缓慢和变化速度缓慢而闻名的领域有些背道而驰。世界上大多数学校的教室仍然采用工业化教育模式，这一事实表明，教育作为一个领域落后于社会变革。因此，教育机构现在正处于一个十字路口，即如何将人工智能融入教育，以提高信息素养，并及时做到这一点。人工智能能够提高学生的参与度，提供个性化的学习体验，并简化管理任务，因此教师是否愿意将人工智能，特别是生成式人工智能工具，融入到他们的教学实践中，对于它是否能成功融入教学过程至关重要。
植物学主要1to6次要1TO8更新到2024年的简历Samir Kumar Sil指定
Ayantika Pal和Samir Kumar Sil，《传统医学进步》，23（2）：605-16：2023。doi：https：//doi.org/10.1007/s13596-022-00638-2。61。研究了斑马鱼中帕克亚尼卡树皮和水果提取物的抗增殖和抗血管生成特性。Rasik Dhakal，Krithika Kalladka，Achinta Singha，DeChamma Pandyanda Nanjappa，Jeshma Ravindra，Rajeshwari Vittal，Samir Kumar Sils，Anirban Chakraborty＆Gunimala chakraborty＆Gunimala chakraborty，Plos One，Plos One，18（18）doi：https：//doi.org/10.1371/journal.pone.0289117。62。识别2,4-Di-tET叔丁醇（2,4-DTBP）作为的主要贡献者识别2,4-Di-tET叔丁醇（2,4-DTBP）作为
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Mitragotri教授的研究集中于药物输送，该领域提供了基本的理解和技术解决方案，以提取候选药物的全部治疗潜力。潜在的候选药物在没有交付考虑的情况下不能成为有效的药物。Mitragotri教授在药物输送方面的研究包括两个部分：（i）促进对限制药物输送的生物学障碍的基本了解，这些障碍限制了药物输送（透皮膜），粘膜膜（口服递送），血脑屏障（CNS递送）（CNS递送）和液体携带者（在液体中）和材料（II）（II）（II）（II）（II）（II）（II）（II）（II）（II）（II）（II）（II）（交联的透明质酸水凝胶）和技术（低频超声，脉冲微型喷射器和细胞背包）以克服这些障碍。Mitragotri教授的发明为治疗糖尿病，肥胖，癌症，皮肤病学疾病，神经系统疾病，出血和感染铺平了道路。他对以下区域产生了特殊的影响：无针药物输送系统（糖尿病，皮肤病学疾病和肥胖的药物通过透皮或口服途径作为注射的替代方案）：Mitragotri教授开发了生物物理物理学的见解和皮肤和肠上皮上皮层的生物物理见解和数学模型。他第一次使用低频超声（Science 1995）和使用超声监测的透皮葡萄糖监测（自然医学2000）来证明透皮蛋白递送。他发明了一个离子液体笼（PNAS 2014），成为第一个进入诊所的药物输送离子液体。控制。rel。他第一次报告了透皮配方的高通量筛查方法（自然生物技术2004，PNAS 2005）和液体微型注射器，用于皮肤递送（PNAS 2007）。他还发明了用于口服生物制剂（包括肠斑块）的技术（第一肠贴剂演示，J。2004）和第一个离子液体基蛋白递送（PNAS 2018）。他的透皮交付技术已发展为诊所和商业产品（临床试验：NCT00126932，NCT00126919，NCT01119898，NCT05367908，NCT04886739，NCT05202366）。聚合物疗法（用于癌症，出血和眼科疾病的新型透明质酸材料的开发）：Mitragotri教授开发了首个基于透明质酸的基于透明质酸的原位交叉互联凝胶，使用生物正交的点击化学，该水凝胶已进入临床（ADV。健康。
引文：Shawni Dutta 和 Samir Kumar Bandyopadhyay。“用于脑肿瘤检测的交叉验证 AdaBoost 分类器”。
[19] 分类器。基本上，此实现的目标是提高 DT 分类器的效率。此分类器的学习率为