《制定和执行战略:竞争优势的追求:概念与案例》2024 年发行版一直被誉为最具教学价值的教材。它被视为衡量所有其他教材的基准。它引人入胜、表达清晰、概念平衡,是理论和实践最新发展的主流处理方式,包括最清晰的价值-价格-成本框架的呈现。我们的合著者、备受推崇的研究员玛格丽特·彼得拉夫 (Margaret Peteraf) 帮助从单一业务和多业务战略的角度整合了基于资源的公司观点。章节内容与 27 个备受关注的案例紧密相关,其中大多数由教材作者撰写,并因其对学生的吸引力、可教性和适用性而获得高度赞誉。
“我在一个我打算作为教学机会的作业中使用了 [ChatGPT]。我让学生编写带注释的参考书目,并严格说明样式和格式。然后我让他们提示 ChatGPT 做同样的事情,然后像他们认为我会给他们评分一样严格地给 ChatGPT 评分。我给了他们我将在人工生成的作业中使用的评分标准。效果非常好!他们真的把 ChatGPT 当作了重中之重。他们都使用图书馆数据库来检查资源是否存在(大多数情况下不存在),并使用《芝加哥格式手册》来检查风格是否正确(通常不正确)。他们都观察到它对于编写语法句子非常有用,但这还不够。我真的很高兴。”
一个团队,一场战斗。将你所服务对象的利益置于你自己的利益之上。支持你周围的人,分享荣誉,建立一个建立在信任和我们的核心价值观之上的环境。不断寻找帮助的方法,并作为一个团队朝着共同的目标努力。你永远不会孤单。不要害怕寻求帮助,并始终愿意倾听并提供建议。要负责任和透明。我们的工作涉及艰难的决定和承担可衡量的风险。诚实的错误是会发生的,这没关系。承认并传达它们,将它们用作可教的时刻,然后继续前进。记住,无论我们取得什么成就,我们都是一起取得的。
《剧院与观众》由学者海伦·弗雷什沃特 (Helen Freshwater) 和学术从业者凯特·克拉多克 (Kate Craddock) 共同撰写,探讨了表演与观众之间的关系,反思了新冠疫情造成的严重破坏。这本引人入胜的书融合了学术理论和实践见解,分析了物质条件如何影响表演的动态。基于疫情是一个“教育时刻”而不仅仅是一次破坏 (Craddock and Freshwater, 2024: 2) 的想法,作者强调了重新思考既定规范和重新想象剧院在现在和未来如何与观众建立联系的重要性。在此过程中,他们挑战了与过去危机的比较,表明解决剧院破坏的传统方法不足以满足当前的需求。
Alter-Math旨在通过创建一个可扩展的a-Ectection ai-Eagrigning学习环境来显着为中学生,尤其是来自低收入家庭的学生,特别是来自低收入家庭的学生的数学学习进度。通过教学框架(LT)框架为基础,该平台使用大型语言模型(LLM)和尖端的AI技术,将学生的角色从被动学习者转变为活跃的教师。该系统结合了经过验证的学习科学策略,例如概念变化和社会心理干预措施,以吸引和指导学生深入了解数学的理解。为了最大程度地发挥影响力,Alter-Math将集成到数学国家,佛罗里达州的核心课程与B.E.S.T.标准,每年超过一百万学生使用。它还将利用伯蒂(Betty)的大脑(一个已建立的Edtech平台)来通过教学代理来增强数学学习,从而进一步增强学生的学习经验。
融合了设计、构图和分析等高级技能和写作技巧等更基础的技能。它们也几乎总是多学科的,需要很长时间才能完成。任务的复杂性使得学生分组工作非常有利,从而更加强调团队合作和协作技能。当学生处理项目的不同部分时,往往会出现不同的角色。教师将设计项目活动的总体结构,并提供学生完成活动所需的资源,但学生将对自己的学习和制作符合高标准的成品承担更多的责任。教师将充当巡回教练,帮助个别学生或团体克服困难,并在学生参与工作的背景下利用“可教时刻”。简而言之,当教学围绕复杂、真实的项目进行组织时,就会产生强烈的压力,迫使学生摆脱分散的学术学科、重复的训练、短期的
2019年6月,联合国和平使用外太空委员会(联合国COPUOS)通过了21种自愿,非约束力的共识指南,涉及外层空间活动的长期可持续性(LTS),并对这些(和未来)LTS指南进行了政治上重要的上下文定义的序言。随着这21个LTS指南的采用,联合国Copuos的讨论重点已从指南发展转变为指南实施。成功的LTS指南实施将既依赖并加强太空活动的国际合作。实施准则也将通过政府,太空机构和私营部门在授权,监督和进行太空活动的经验方面的太空行为者之间的协调和信息交流来加强。本文介绍了各州在Copuos报告的一些早期指南实施工作,他们遇到的挑战以及从最近的一些“可教时刻”中学到的经验教训。本文以联合国Copuos中LTS讨论的第二阶段进行了一些观察。
结合设计、创作和分析等高级技能和写作技巧等更基础的技能。它们也几乎总是多学科的,需要很长时间才能完成。任务的复杂性使得让学生分组工作非常有利,从而更加强调团队合作和协作技能。当学生处理项目的不同部分时,往往会出现不同的角色。教师将设计项目活动的总体结构,并提供学生完成活动所需的资源,但学生将对自己的学习和制作符合高标准的成品承担更多的责任。教师将充当巡回教练,帮助个别学生或团体克服困难,并在学生参与工作的背景下利用“可教时刻”。简而言之,当教学围绕复杂、真实的项目进行组织时,就会有强大的压力要摆脱分散的学科、重复的训练、短期的
当前的对话式 AI 系统旨在理解一组预先设计的请求并执行相关操作,这限制了它们自然发展并根据人机交互进行调整。受儿童如何通过与成人互动学习第一语言的启发,本文介绍了一种新的可教 AI 系统,该系统能够通过实时互动教学课程直接从最终用户那里学习新的语言知识(即概念)。建议的设置使用三个模型来:a) 在实时对话交互过程中自动识别理解方面的差距,b) 从与用户的实时互动中学习这些未知概念的各自解释,以及 c) 管理专门为互动教学课程量身定制的课堂子对话。我们提出了基于最先进的变压器的模型神经架构,在预训练模型的基础上进行了微调,并展示了各个组件的准确性改进。我们证明了这种方法在构建更具自适应性和个性化的语言理解模型方面非常有前景。
