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调查记者的事实核查技能
摘要 本文的研究证明了记者在日常工作中揭穿错误、虚假和恶意信息的能力。它展示了记者如何使用核心技能和能力来核实信息，并描述了为什么虚假信息能够逃避新闻过滤并被发表。我们结合半结构化访谈和出声思考法，向 20 名爱沙尼亚记者展示了构建的虚假信息片段，然后要求他们对其进行讨论。根据结果，我们认为记者以特定的组合使用传统的事实核查技能，这通常足以验证信息。然而，在时间压力下，记者倾向于相信他们的专业经验并冒险发布未经核实的信息。当消息来源看起来值得信赖并且信息呈现在官方社交媒体平台或记者的个人社交媒体页面上时，或者记者缺乏对特定主题的更深入了解时，这种风险会更高。视频操纵（例如深度伪造）和脱离语境的照片呈现对记者来说是最难核实的，无论记者专注于哪个平台，情况都是类似的。这项研究的结果对于培训新闻专业学生和执业记者如何揭穿虚假信息很有用。
A 部分（阅读技巧）
i. 选择一个选项来描述与海豚类似的情况，海豚会变得高度紧张，并潜入深海以躲避人类车辆的入侵。 a) 海牛平静而平和，可以在自然栖息地管理人类的互动。 b) 跳蛛是相机的粉丝，有时会向使用者跳去。 c) 摸索者会向浮潜者打招呼并跟着他们。 d) 赤狐回避其白天活动，通常表现出夜间活动增加。 ii. 最能描述文章中心思想的选项是- a) 帮助减轻水生动物不必要的痛苦。 b) 抵制涉及动物的街头娱乐。 c) 善良、同情和对自然世界的基本尊重。 d) 建议对受虐待的野生动物进行长期护理和医疗救助。 iii. 1960 年的《防止虐待动物法》无法保护大象。 选择一个支持此陈述的选项。 a) 它们继续被用作木材和旅游旅游业的劳动力。 b) 它们还是幼崽时就被捕获并用粗绳子拴住。 c) 它们被人们用于神秘仪式。 d) 它们在圈养中被驯化。 iv. 陈述 A：野生大象表现出惊吓反应、抑郁和攻击性。陈述 R：长时间与同伴隔离加上残酷的训练实践是造成这种情况的因素。 a) A 和 R 都正确，R 是对 A 的正确解释。 b) A 和 R 都正确，但 R 是对 A 的错误解释。 c) A 正确但 R 错误。 d) A 错误但 R 正确。 v. 根据文章，以下哪项可以被认为是动物被粗绳子拴住并用热铁棒刺穿口鼻的原因？ a) 拯救和康复受虐待的动物。 b) 为了娱乐业对动物进行残酷的训练。 c) 帮助减轻动物的痛苦。 d) 了解社会动物的情商。
苏格兰太阳能技能
数字仅供参考。苏格兰太阳能协会旨在尽可能标准化估计值，并将基于 ONS 数据的数字视为苏格兰创造就业机会的现实最低范围。英国太阳能协会打算在 2022 年发布一份关于太阳能行业经济影响的详细报告。鉴于需要长期、稳定的政策来实现净零排放——这将要求太阳能至少发展到 2050 年——建筑业的工作实际上被视为代表长期就业机会，其中创造的就业机会可以按年计算。所呈现的分析反映了这一点。https://www.seia.org/research-resources/national-solar-jobs-census-2020 https://www.gov.uk/government/statistics/announcements/low-carbon-and-renewable-energy-economy-uk-2020 https://www.solarpowereurope.org/insights/thematic-reports/eu-solar-jobs-report-1
教育，技能和儿童服务
第三季度在过去季度，该服务为苏格兰政府提供了最新消息，以实现我们的诺言。我们还与谁的照顾者进行了讨论？苏格兰在我们将在UNCRC的成立和实施中如何支持我们。CYPPP于2024年1月举行了服务更新。同意，在4月的CYPPP会议上，子组将提供有关其ICSP部分的书面更新。通过保健和及后的政策和运营指南的更新以草稿形式填写，现在将与经验丰富的年轻人共享进一步的咨询。许多其他政策和程序已经丢失了网络攻击，因此正在进行努力以检索可以检索的内容并从其他地方当局那里取出什么，这是什么。该服务一直参与对受残疾影响儿童服务的主题审查。这是由护理检查局进行的，发现很快就会知道。Rowan短途服务已获得非常好的检查结果。
量子技能差距 对不久的将来的思考
从理查德·费曼教授提出量子计算机的设计到现在已经过去了 40 多年，而它距离成为现实已经越来越近，并且越来越接近于应用于解决数字时代传统技术无法解决的实际、复杂或无法解决的问题。尽管我们无疑沉浸在期望的泡沫中，但事实上这项技术的潜力在科学、工业和社会的多个领域都具有非常重要的意义。不可否认的是，就像在生物信息学领域以及更重要的人工智能领域（特别是在机器学习和深度学习领域）发生的那样，很明显存在这样的风险：技术进步的速度将远远超过为培养未来的专业人员而进行的教育工作，这可能会导致那些必须创建、使用、操作、管理或维护基于量子技术的系统的专家在技能和知识方面出现差距。
原始发表论文的引文（记录版本）：Skogh, M., Barucha-Dobrautz, W., Lolur, P. et al (2023). The electronic density: a fideli
在本研究中，我们展示了如何使用量子计算来评估分子的电子密度。我们还认为电子密度可以成为未来量子计算的有力验证工具，而传统量子化学可能无法解决这一问题。电子密度研究是化学、物理学和材料科学等多个领域的核心。霍恩伯格-科恩定理规定，电子密度唯一地定义了电子系统的基态特性。1通过赫尔曼-费曼定理，2电子密度提供了分子内作用力的信息。3,4作为物理科学中信息最丰富的可观测量之一，5-10密度为密度泛函理论 (DFT) 奠定了基础，DFT 是一种预测多电子系统特性的形式化方法。11由于实验是真理的仲裁者，所以责任通常落在电子密度上。重要的是，电子密度可以通过细化X射线衍射和散射数据来重建，9例如使用多极模型、5-8、10X射线约束波函数12或最大熵方法。13我们工作的一个动机是
SEPAC 学习技巧和应试策略演示
1. 相信自己 2. 有条理 3. 时间管理 4. 形成成功的课堂常规 5. 做好笔记 6. 使用阅读策略/技巧 7. 更聪明地学习 8. 制定考试策略 9. 减少考试焦虑 10. 寻求支持
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术