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使用Python课程的机器学习和数据分析...人工智能课程代码CIE标记50教学...
连续内部评估：1。三个单位测试每个20分2。分别为20分或一个40分的技能开发活动中的两个分配，以达到COS和POS的三个测试和两个测试的总和，两项任务 /技能开发活动将缩减为50分，CIE方法 /问题文件旨在根据定义的结果来达到BLOOM分类的不同水平。学期结束考试：1。请参阅试卷将设置为100分，而评分的分数将比例减少到50。2。试卷将有十个完整的问题，上面有相等的分数。3。每个完整的问题都是20分。每个模块将有两个完整的问题（最多有四个子问题）。4。每个完整的问题都将具有一个子问题，涵盖了模块下的所有主题。5。学生将必须回答五个完整的问题，从每个模块中选择一个完整的问题，建议学习资源：教科书：1。高级数据结构，彼得黄铜，剑桥大学出版社，2008年。
教学和生成式人工智能教师指南
● 与学生进行清晰且频繁的沟通至关重要。在教师的期望和课堂上人工智能的使用方面，学生需要保持透明。对人工智能使用的期望因班级而异。经常讨论教师的期望、课程学习目标以及它们与相关学习活动和学生作业之间的关系（包括使用生成式人工智能），可以增强学生的学习体验，并最大限度地减少误解或误用的机会。 ● 生成式人工智能系统是技术工具。与 Blackboard、Zoom 甚至谷歌搜索等其他技术工具一样，生成式人工智能可用于积极支持严谨的学习并增强引人入胜的学习体验。 ● 生成式人工智能的使用将不断发展。教师和学生应负责任、有目的地、合乎道德地使用生成式人工智能。 ● 如果课程学习目标支持，教师应设计评估和学习活动，让学生可以利用生成式人工智能作为学习的机会。学生可以更好地实现他们的课程学习目标，并更多地了解使用生成式人工智能的好处和挑战。
PRO00559 14/07/2023 项目和流程官员 0 MED03518 01/08/2023 数据库经理 4 MED03547 14/06/2023 教学研究员（质量保证） 0 MED
蛋白质结构和遗传变异建模生物信息学软件开发人员（2 个岗位） 0 FOG00792 09/05/2023 暑假接待组长 0 MED03589 20/05/2023 项目经理 0 ENG02397 28/07/2023 项目经理 2 ENG02307 21/06/2023 研究助理 75 MED03612 07/06/2023 患者安全研究助理 1 ENG02379 14/06/2023 研究助理 24 ENG02509 04/06/2023 研究助理 1 MED03753 21/06/2023 研究助理 1 PRO00879 01/10/2023 员工关系管理员 10 ENG02434 16/06/2023 研究助理 10 MED03749 10/08/2023 Julia Anderson Helix 中心实习生 0 ENG02524 03/10/2023 研究助理 13 PRO00662 27/06/2023 员工关系管理员 0 ENG02477 14/06/2023 研究助理 1 NAT01392 11/09/2023 格兰瑟姆研究所联合主任 – 气候变化与环境 2
教学计划-2023-24.pdf
2. 指控：内容和形式（第 211-217 条）；每项指控分别审理的一般原则和例外情况（第 218-224 条）3. 定期法庭审判（第 225-237 条）：治安法官审理逮捕令案件（第 238-250 条）4. 传票案件审理（第 251-265 条）；简易审判（第 260-265 条）；5. 禁止审理的抗辩和限制：单独宣告无罪和单独定罪的原则（第 300 条和第 20 条）；复合犯罪（第 320 条）；撤回起诉（第 321 条）6. 不正当诉讼（第 461、462 和 479 条）；审理犯罪的限制（第 467-473 条）；审讯和审判中的证据（第 272-283 条）；赦免的提议（第 307-309 条）；关于心智不健全的被告人的规定（第 328-339 条）判决、上诉、移送、复审和执行：
USAID |卢旺达 - 教学材料供应链活动
●大学学位，学士学位，在社会科学或同等学历上。教育，社会科学，商业/供应链管理或同等优先的硕士学位； ●在教育领域内的发展援助活动中，至少有10年的连续经过验证的工作经验，最好在书籍供应链管理/能力建设方面具有捐助者资助的项目，包括至少4年的管理经验； ●展示了图书供应链中的技术专业知识； ●具有人际交往和书面沟通技巧的证据，具有与主要政府，私营部门和发展伙伴参与者建立积极关系的能力。●战略规划经验和财务管理监督至关重要； ●对卢旺达教育系统的扎实知识，尤其是影响教学材料供应链的问题； ●展示了熟悉的计划管理和美国国际开发署报告机制； ●在管理USAID资助的计划以及对美国国际开发署的财务管理系统和报告要求方面的知识方面的事先经验； ●能够管理国际和国家分包商的财团； ●展示了发展中国家能力建设和专业发展的经验和知识； ●有效的口头和书面沟通技巧，以制作正式和非正式的演讲，并用英语撰写专业和分析报告和计划文件； ●高度期望的Kinyarwanda，法语和/或斯瓦希里语的熟练程度。
引用本文：Thomas KF Chiu、Benjamin Luke Moorhouse、Ching Sing Chai 和 Murod Ismailov (2023)：教师支持和学生学习动机
摘要 随着人工智能 (AI) 技术的进步，它将不可避免地给课堂实践带来许多变化。然而，教育领域的人工智能研究与教学观点或教学方法的联系较弱，特别是在 K-12 教育领域。人工智能技术可能使有上进心和先进的学生受益。需要了解教师在课堂上使用人工智能技术调解和支持学生学习方面所起的作用。本研究使用自我决定理论作为支撑框架，调查教师支持如何调节学生专业知识对需求满足和使用人工智能技术学习的内在动机的影响。这项实验研究涉及 123 名 10 年级学生，并在实验中使用聊天机器人作为基于人工智能的技术。分析表明，使用聊天机器人学习的内在动机和能力取决于教师支持和学生专业知识（即自我调节学习和数字素养），教师支持更好地满足了关联性需求，而不太满足自主性需求。研究结果完善了我们对自我决定理论应用的理解，并扩展了人工智能应用和教学实践的教学和设计考虑。
教师的TPACK-R与机器人的教学信念之间的关系
摘要：这项研究开发了两份问卷，称为技术教学知识知识 - 机器人（TPACK-R）和关于机器人教育（RTBS）的教学信念，以调查94位教师的TPACK-R，并评估他们对机器人教育的态度，信念和动机。这项研究的目的是探索TPACK-R与RTB之间的关系。通过探索性因素分析确定了TPACK-R量表和RTBS量表的因子。 TPACK-R的所有因素与RTB的所有因素之间存在一些正相关。 此外，这项研究还发现，教师的态度是预测其技术教学内容知识知识的关键因素。但是，教师的RPK只能预测RPCK。因子。TPACK-R的所有因素与RTB的所有因素之间存在一些正相关。此外，这项研究还发现，教师的态度是预测其技术教学内容知识知识的关键因素。但是，教师的RPK只能预测RPCK。
课堂上的人工智能：10 多种教师工具
人工智能 (AI) 是指计算机或机器执行通常需要人类智能才能完成的任务的能力，例如学习、解决问题、决策等。构建 AI 系统有几种不同的方法，包括机器学习（系统在数据集上进行训练，可以随着时间的推移提高其性能）和基于规则的系统（系统遵循一组预定的规则来做出决策）。
教人工智能玩 Minecraft
人工智能 (AI) 是设计为像人类一样思考和行动的机器。将 AI 放入虚拟世界，它们就被称为 AI 代理，它使用从训练中获得的知识在世界中执行任务。虚拟世界中的 AI 代理只能在复杂度和多样性有限的环境中使用专门的模型执行一组狭窄的任务。一个需要代理不断学习和适应各种开放式任务并使用先前获得的知识来确定下一步行动的丰富世界将使代理无能为力。为了研究用于指导代理执行 Minecraft 中的基本任务的 AI 教学方法，以确定哪种 AI 教学方法会产生最佳效果，进行了系统的文献综述，提取了 57 篇论文并确定了适合 AI 代理训练方法和功能的主题和子主题。这是为发现可以实施哪些 AI 训练方法，使代理能够在复杂而丰富的世界中执行任务，从而促进基于游戏的学习。研究发现，将强化学习 (RL) 方法与有效的奖励系统完美结合，可为代理提供必要的知识，使其能够在更复杂的层面上执行任务。RL 集成了一系列独特的方法，例如牛顿动作建议 (NAA)、行为克隆 (BC)、视频预训练 (VPT)、人类演示和自然语言命令，以实现特定目标。这意味着可以通过建立一个深思熟虑的框架来教导代理在复杂的环境中执行开放式任务，该框架涉及如何在各个领域教导代理，从而有可能通过基于游戏的学习将这些教导融入现实世界。关键词：基于游戏的学习；社会 5.0 教育；我的世界强化学习；AI 代理；训练 AI 代理