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1965年的基础和中学教育法[AS ...
第2部分 - 其他规定。8521。维持努力。sec。8522。关于国家援助的禁令。sec。8523。评估结果的隐私。sec。8524。学校祈祷。sec。8525。平等进入公立学校设施。sec。8526。禁止使用资金秒。8526a。禁止反对联邦授权，指示或控制。sec。8527。禁止联邦政府和使用联邦资金。sec。8528。武装部队招聘人员访问学生和学生招募信息。sec。8529。禁止联邦赞助的测试。sec。8530。针对教师，校长或其他学校领导者的国家测试或认证的限制。sec。8530a。禁止要求国家参与。sec。8531。禁止全国数据库。sec。8532。不安全的学校选择选项。sec。8533。禁止歧视。sec。8534。公民权利。
2025 年中学入学安排
维多利亚路，阿科克斯格林，伯明翰，B27 7XY 电话：0121 706 4200 www.ilsley.bham.sch.uk 类型：学院 年龄范围：11-18 公布的录取编号：210 DFE 编号：330 4804 如何进行年内申请 年内录取 如何申请 2025 年 9 月的 7 年级 必须在线进行申请，网址为 www.birmingham.gov.uk/schooladmissions。您还需要填写学校补充信息表 (SIF)，该表可从学校办公室获取。必须将 SIF 交回学校办公室。必须填写完整两表才能被考虑录取。 提供 7 年级学位时的先前录取模式 在 2022、2023 和 2024 年，这所学校收到的申请人数多于可用的学位数。 • 2022 年 – 收到 781 份偏好，学校排名 1 – 6 • 2023 年 – 收到 768 份偏好，学校排名 1 – 6 • 2024 年 – 收到 731 份偏好，学校排名 1 – 6 历史录取信息 中学（7 年级）历史录取信息 声明 这所学校的精神是天主教。该学校由天主教会创建，为天主教家庭的子女提供教育。每当申请人数超过可用名额时，将根据以下列出的超额认购标准优先考虑天主教儿童。学校由其董事会根据天主教会的章程作为天主教会的一部分进行管理，并始终致力于见证我们的主耶稣基督。作为一所天主教学校，我们的目标是为所有学生提供天主教教育。在天主教学校，天主教教义和实践渗透到学校活动的方方面面。学校教育的天主教性质必须得到学校所有家庭的全力支持。因此，我们希望所有家长都能全力、毫无保留地积极支持学校的目标和精神。这不会影响非天主教徒申请人根据这些入学安排申请并被学校录取的权利。有教育、健康和护理计划的儿童任何有教育、健康和护理计划的儿童都必须被计划中指定的学校录取。这使这些孩子在被指定学校录取时具有总体优先权。这不是超额认购标准。如果申请人数超过可用名额数量，将按照以下优先顺序提供名额。如果某一类别的申请人数超额，董事会将首先优先考虑在入学时有兄弟姐妹就读于 Archbishop Ilsley 天主教学校的儿童，其次是居住地距离学校最近的儿童（按最短距离确定）。为了本政策的目的，教区边界如伯明翰大主教区教区边界地图所示，可通过 www.birminghamdiocese.org.uk/boundary-map 查阅，并将适用于 2025/2026 学年的招生安排。
doi：10.5281/Zenodo.14621956指导发现方法（GDM）对PO
乔斯大学尼日利亚高原摘要这项研究是为了研究指导发现方法（GDM）对化学高中生学术成就的影响。还研究了性别对使用G.D.M教授的SSII学生成就的影响。提出了四个研究问题和四个无效假设以指导研究。在对相关文献进行了综述之后，该研究采用了准实验设计。这项研究是在Yobe South参议员教育区进行的。这项研究的人口是Yobe South参议员教育区的1179名SSII学生。样本由142名SSII化学学生组成，这些学生被随机选择。调查表用于数据收集。三位专家验证了该工具。kuder Richardson 21方法用于确定仪器的内部一致性（CAT和CII）。分别获得了.86和.76的可靠性系数。平均值和标准偏差用于回答研究问题，而ANCOVA统计数为0.05的显着性水平来检验研究假设。该研究的主要发现是：G.D.M。作为一种教学方法是学生对化学兴趣和成就的重要因素。教授G.D.M的小组的成就高于讲座方法的小组。性别并不是学生在化学方面成就的重要因素。还提出了一些有关使用引导发现教学方法的建议。关键字：性别，指导性发现方法，兴趣，成就。
基于大脑的学习策略对初中生的效果
基于大脑的学习策略对迈杜古里大都会，尼日利亚穆罕默德·阿里·穆斯塔法的英语阅读技能的影响尼日利亚Maiduguri大学加拉迪玛大学摘要。本研究涉及基于大脑的学习策略对初级中学生英语阅读技能的影响。该研究试图研究基于大脑的学习策略的使用程度确定学生在五个读书中的能力。这些是：发音，词汇，语法，流利性和阅读理解。使用了准实验设计。该研究的人口包括尼日利亚博尔诺州Maiduguri Metropolis的一所选定学校的所有初中两名（JSS II）学生。分别从所选学校的同一水平的两个完整类别组成了实验组和对照组。选择了一百二十（120）名学生使用便利抽样技术参加研究。一种题为“英语阅读技能测试”（ELRST）的自发仪器是对参与者的预测试和后测的管理，以确定其同质性以及策略的效果。通过Cronbach Alpha的可靠性测试在0.05的显着性水平上获得了仪器的可靠性。使用独立样品t检验分析数据，并使用ETA平方来检查效果大小。研究结果表明，基于大脑的学习策略对学生的阅读技能有重大影响。因此，建议对教师进行培训，以在其教学中有效地部署基于大脑的学习策略。关键字：基于脑的学习策略，阅读技能，发音，词汇，语法，流利性和阅读理解。
1965 年《初等和中等教育法》（ESEA）下综合州计划修正案拟议摘要
2024 年 11 月背景 2023 年，德克萨斯州教育局 (TEA) 提交了对该州《每个学生都成功法案》(ESSA) 计划的修正案，以调整其州问责制系统中用于根据 ESEA 进行联邦身份识别的“缩小差距”领域的方法，该法案经 ESSA 修订。该修正案于 2023 年 8 月 7 日获得美国教育部 (USDE) 批准。随后对学生成长数据进行了进一步分析，以指导对长期和中期目标（指标）的调整。该修正案于 2023 年 12 月 19 日获得美国教育部批准。在 2023 年 12 月批准的州计划中，该州对实现附录 A 中英语语言能力进步长期目标的中期进展的衡量标准（目标）使用了基于领域的方法下每种校园类型的 2021-2022 年进展率基线。在 2023 年、2024 年和 2025 年问责制中，ELP 进展基于逐年的 TELPAS 领域结果。
可卡因自我给药期间解码次级运动皮层神经元活性：体内钙成像的纵向见解
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人本版本发布于2025年1月2日。 https://doi.org/10.1101/2024.05.20.594996 doi：Biorxiv Preprint
TEAC 7152二级STEM教育中应用机器人技术和编程
描述此主题在STEM（科学，技术，工程和数学）学科中在应用机器人技术和编码的应用中发展了在职教师的知识和技能。主题内容和评估的设计目的是首先建立教师在机器人/编码方面的基础技能，其次，在课堂上实施机器人/编码时，建立了教师的专业技能。该主题的一个特定重点是如何使用机器人技术/编码来通过询问和基于问题的学习来真实地整合不同STEM学科的课程内容，以增强学生在STEM学科中的参与度和成就的最终目的。
GSGC 二级监事名单
KAWABATA, Kohei 副教授 固体物理研究所 凝聚态理论、非平衡物理学 https://www.issp.u- tokyo.ac.jp/maincontents/organization/labs/kawabata_group_en.html
中学教育人工智能应用指南
电子邮件：theeraphab@g.swu.ac.th，ORCID ID：https://orcid.org/0009-0007-2434-3760 收到日期 2024 年 6 月 12 日 修订日期 2024 年 6 月 30 日 接受日期 2024 年 7 月 26 日 摘要 背景和目的：教育管理是培养 21 世纪学生素质和技能的重要过程，以应对数字时代的变化。教育中的数字技术提高了教师、学生和教育机构的管理效率。人工智能 (AI) 是另一种可以通过改进学校的教学过程和各种管理任务来提高教育质量的技术。本研究旨在1）研究曼谷2中等教育服务区办公室下人工智能（AI）在教育中的应用，2）分析并提出曼谷2中等教育服务区办公室下人工智能（AI）在教育中应用的指南。方法：研究人员采用深入访谈的方式，采访了6位关键消息来源，包括1）人工智能专家，2）教育监督员，3）学校管理人员，4）教师。研究人员采用目的抽样。研究人员对消息来源进行访谈，直至数据饱和，没有新的问题或信息出现。结果：研究结果表明；（1）人工智能（AI）在教育中的应用包括1）人工智能在教育中的潜力，包括促进和提高工作效率、改进教学过程、促进学习和发展学生的潜力； 2）人工智能在教育中的应用可分为两个领域：1）人工智能在教学中的应用，包括设计学习活动、组织学习活动、创建学习媒体、测量和评估、分析个体学习者和特殊的人工智能教室；2）在学校管理中的应用，包括在学校考勤系统、学生护理系统、劳动力规划、质量保证系统、文件管理系统和预算管理中应用人工智能。 （2）人工智能在教育中的应用指南包括1）为人工智能在教育中的应用做准备，包括政策制定准备、人员准备、数据准备和技术准备；2）人工智能在教育中应用的考虑因素，包括应用人工智能的预算、应用人工智能的道德规范、隐私和数据
3dgut：在高斯弹头中启用扭曲的摄像机和次级射线
尽管对于静态针孔摄像头情况（第一个列），两种分布的分布都是一致的，但与基于EWA的基于EWA的估计值相比，基于UT的速度更为准确，而对于静态拟合摄像机案例（第三列），则在较高的非网络性非线性的情况下，UT可以使UT产生更好的近似值。用于滚动式摄像头姿势（第二和第四列），基于RS的UT-预测仍然可以很好地估计RS感知的MC介绍。相比之下，RS-Unaware EWA线性化分解，无法近似此情况（直方图域被封顶为0。04用于更清晰的可视化，但是基于EWA的投影仍具有较大KL值的较长尾巴分布）。在基于EWA的RS渲染中观察到的撕裂伪影是由这些不准确的程序引起的，导致在体积渲染步骤中导致不正确的像素到高斯的关联。