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使用 Julia 框架教授量子纠缠。
纠缠是一种自发现以来就困扰着科学家们的现象，许多研究人员通过理论和实验手段对其进行了广泛研究 [FR18、ABP+02、GM05、GHZ07、Mer98、Lev07、Woo01]。它是量子信息处理 (QIP) 和量子力学 (QM) 的一个基本方面。但与应用物理学专业的学生相比，如何向计算机科学专业的学生最有效地教授纠缠 [ZS11、Mer03、MS20]？在这一教育追求中，我们建议使用 Yao.jl [LLZW20]，这是一个用 Julia 编写的量子计算框架 [KPOR18、Jul15]，用于向约翰霍普金斯大学量子计算课程 [Zar22] 的计算机科学研究生教授纠缠。 David Mermin 的“刚好足够的量子力学让他们理解并开发量子计算算法” [ Mer98 , Mer03 ] 的想法与本文的目的一致。此外，研究 [ ZS11 ] 通过斯特恩-格拉赫实验 (SGE) 提高学生对量子力学的理解的作者认为，这项实验应该成为任何量子力学教育的关键部分。在这里，我们探索了纠缠的概念及其在各种量子信息处理实验中的量化，包括一个不带不等式的 [ GM05 , GHZ07 , ABP + 02 ] 形式的贝尔定理 [ Mer98 ]：(1) 通过阿达玛态叠加 ( 2.2.1 )，(2) 贝尔态生成 ( 2.4 ) 和 (3) GHZ 态生成 ( 2.5 )。电路图 [Gid16] 和代码片段 [GJ+10,Ghe18] 的利用是这项工作哲学的中心主题。
如何在景观建筑中教授“新工具”...
摘要。本文的中心主题是介绍实践工具，展示信息技术在景观设计师研究生学习计划 (MAS LA) 中的整合。通用设计已成为建筑领域讨论的一部分，现在在大型景观设计中也引起了更多的共鸣。然而，如果研究景观设计师的教育背景，他们往往不符合建筑师的标准。在大多数大学中，信息技术创新使用领域的扎实背景，尤其是计算机辅助设计和 CAD/CAM 构造，还处于初级阶段。选择所选媒介和建立连续数字链的关键论点在这里处于最前沿。目的不是根据所应用工具的多样性来提高景观设计的质量，而是通过合理使用工具来提高景观设计的质量。反思以及方法和理论问题是我们努力的重中之重。关键词。设计工具开发；计算设计研究和教学；新的设计概念和策略；参数化和进化设计。
一个基于增强现实的游戏来教授编程
摘要：近年来，技术彻底改变了生活的所有领域。由于编程是软件技术的核心，因此，对程序员的需求也必须日复一日地增加。随着增强现实（AR）和计算机视觉（CV）领域的进步，我们现在可以为教育领域的独特体验开发应用程序。本研究旨在为小学生开发一种学习编程技能的游戏。为学生提供了作为我们游戏标记的卡片。每个标记在AR中都具有独特的编程块，这会导致我们的游戏角色执行一定的动作。学生需要以正确的方式放置这些块才能完成给定的任务。因此，它使学生能够以吸引他们的方式学习一些基本的编程技能。
有针对性的课程计划 您将计划和教授（5）......
课程计划 4/阅读理解：（共享/互动阅读课程）计划、实施、批判性分析和反思一节侧重于主动阅读理解策略的课程，这些策略教会学生监控理解、使用先前知识建立联系以及利用他们对各种书面文本结构和体裁惯例的了解来增强理解。课程将包括复述、大声思考、相互提问、QAR、QtA 等技巧的建模。
有效教授，2月，星期五有效连接
异步在线学习提供了灵活性和可访问性，但通常缺乏培养学生归属和参与度的人际关系。“属于异步课程”项目通过开发一个全面的帆布资源来解决这一差距，该帆布资源为讲师提供了实用工具，以创建包容性，以学生为中心的在线课程。这次专业演讲将使参与者浏览资源模块，其中包括可行的模板，最佳实践以及促进归属和改善学生成果的策略。资源的关键特征包括学前策略，以设定包容性的基调，“在此处开始”材料，以欢迎和指导学生，以及构建引人入胜的在线讨论和协作活动的技术。此外，资源强调了设计包容性课程内容的方法，以考虑各种学生需求并促进公平。简短的教学视频伴随着每个模块，以支持讲师无缝实施这些实践。通过培养一种归属感，该项目使教育工作者能够将异步课程转变为引人入胜，支持性学习环境，从而增强了学生的成功和教师的有效性。
各州计划在 K-12 阶段教授人工智能
为期两天的研讨会为各州代表团提供了协作构想、自我评估和目标设定的机会，方法是在州一级采用由 CSforALL 开发的 SCRIPT 战略规划工具，CSforALL 是一家致力于扩大 K-12 计算机教育的组织。研讨会由 AI4K12 的 Gardner-McCune 和 CSforALL 的执行董事 Leigh Ann DeLyser 共同主持。扩展计算教育途径 (ECEP) 联盟专注于扩大州一级的计算参与度，也通过就其州团队发展模式和州峰会工具包的调整提供咨询，为研讨会做出了贡献。
如何在高等教育中教授负责任的人工智能
摘要 近年来，欧盟在负责任和可持续的人工智能 (AI) 研究、开发和创新方面取得了进展。虽然 2019 年发布的《可信人工智能伦理指南》和 2021 年的《人工智能法案》为欧洲道德人工智能奠定了基础，但要将这些进步转化为公开辩论、教育和实践学习，仍面临诸多挑战。本文通过回顾现有文献中的方法并采访五个国家的 11 位专家来帮助确定在高等教育 (HE) 中成功实施可信人工智能所需的教育策略、能力和资源，并让所有学科的学生都能受益，从而有助于缩小这一差距。研究结果以对教育工作者和政策激励措施的建议形式呈现，将指南转化为高等教育教学和实践，以便下一代年轻人能够为欧洲制造的合乎道德、安全和尖端的人工智能做出贡献。
使用实验室实验教授入门经济学
使用受控实验来检验经济假设并非新鲜事；Roth (1995, 5) 将实验经济学的起源至少追溯到 20 世纪 30 年代。然而，直到最近三十年，一个可识别的实验经济学研究领域才发展起来。该领域现已达到两个重要的成熟里程碑：综合参考书的出现（Kagel 和 Roth 1995）和该领域教科书的出版（Davis 和 Holt 1993）。研究实验在无法以足够清晰的方式观察自然发生的实验产生的数据以检验重要的经济假设的应用中蓬勃发展。例如，早期的实验侧重于直接测试风险规避和预期效用框架。自 20 世纪 60 年代以来，测试个人选择理论的实验在经济学和心理学中都很常见。经济学中产生大量实验文献的其他领域包括对各种拍卖和其他市场组织形式的效率的测试、囚徒困境和其他简单的博弈论应用、公共物品供应和搭便车以及各种讨价还价框架（Roth 1995）。直到 20 世纪 90 年代，实验才开始被系统地用作教学工具。课堂实验越来越受欢迎，这在很大程度上要归功于唐纳德·威尔斯和阿灵顿·威廉姆斯在美国国家科学基金会的赞助下在亚利桑那大学举办的一系列研讨会。本书的目的是向入门经济学教师介绍实验的使用，并描述一些已改编为课堂使用的常见实验。现在，许多经济学家在教学中积极使用实验。最近会议上提出的许多创造性应用表明，实验可以作为教学工具应用于广泛的问题。1 本书并未试图全面回顾所有正在使用的课堂实验；事实上，实验的使用已经发展得太快，以至于无法编写这样的评论。相反，它专注于少数常见的实验，这些实验已被证明是向学生展示典型的入门经济学课程所涉及的关键思想的成功工具。本书讨论的所有实验都已在里德学院的入门经济学 201 课程的实验室中使用。虽然结果
欧空局 2024 年太空教学在线会议
12:30-14:00 参观 ESERO、ESA 教育和合作伙伴展位 14:00-15:00 全体会议 3 分享您的项目 15:10-15:40 全体会议 4 – ESA 教育 ESA 跨学科学校项目 2024-2025