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通过有效的实验室演示教授圆柱壳的屈曲
结构稳定性是航空航天、土木工程和机械工程等多个工程专业课程的基础硕士课程。该学科的目标是开发在不同载荷作用下结构稳定性的分析方法，以用于结构元件的设计[1]。在航空航天工程的背景下，结构稳定性硕士课程介绍了常见航空航天结构元件（如梁、板和壳）的屈曲现象[2]。在正常授课中，学生将学习控制每个结构元件屈曲的方程的解析推导。这些数学表示总结和组织了有关现象的定量信息，例如变量之间的关键关系。然而，解析推导表现出高度的数学形式主义、抽象性和复杂性[3]。因此，授课往往侧重于数学程序，而不是它们所代表的物理现象。此外，这些方程式无法为从未经历过屈曲的学生提供完整的物理现象图景[4]。因此，学生往往难以将数学表达式与真实世界场景联系起来，也难以理解结构元件的屈曲行为[3]。为了克服这些限制，可以将屈曲试验演示作为常规教学的补充活动。事实上，实验室试验重现了物理现象[5]，因此为学生提供了一个环境，让他们直接体验结构的屈曲，并与不同于分析模型的表达式进行互动。因此，本研究的目的是提供一个原理证明
制作3D动画教学材料
正确的财富管理教育是政府、学校、社会和家庭必须解决的现实问题。美国、日本等国家高度重视财富管理教育，并将其作为重要的教育内容付诸实践[1]。Bryant、Stone和Wier[2]认为个人财富管理知识影响其财富管理态度。Xiao、Tang和Shim[3]指出，如果大学生愿意控制自己对个人财富管理的认知，那么他们会对自己的财富管理状况更加满意，负债也更少，财富管理与身体健康、心理健康和人们的生活呈正相关。财富管理素养提高了财富管理决策[4]。财富管理知识水平与人们的收入和退休准备呈正相关[5]。学生在学校培养的财富管理知识和习惯将成为他们成年生活的一部分，缺乏财富管理知识的学生往往对财富管理有更多负面的认知，并在财务决策中犯错误[6]。
使用基于项目的学习来教授人工智能
摘要。本研究介绍了一种称为基于项目的学习 (PBL) 的主动学习方法，用于在本科工程学位的计算机视觉课程中开发人工智能 (AI)。该课程的目标是使用深度学习 (DL)/机器学习 (ML) 技术在实际问题中开发图像识别能力。PBL 学习方法帮助学生寻找现实世界的问题，开发复杂的解决方案，并在团队成员之间产生协同效应。教授的主要作用是在整个课程中为学生提供建议、指导和激励。主动学习方法的教学创新为教授提供了根据经验创建动态激励学习环境的机会。每个本科工程专业的学生都有机会发展他们的专业技能和技巧：团队合作、主动性、创新和领导力。学生团队取得的成果表明了解决问题的能力，包括使用带有人工智能的自动导航设备、检测疟疾寄生虫、识别非人类个体以控制车辆交通。
在古鲁库尔教授学习活动
摘要学校知道，学生的教学和学习不能在课堂上和课程中涵盖。这就是为什么学校将教学和学习与社区和社会联系起来的原因。每年，学校都以将他们与社会融合在一起的方式向孩子们授予各种以社区为中心的教学。本研究使用的方法与访谈，焦点小组讨论和收集信息的观察有关。本文的目的是找出在古鲁库尔使用的教学学习活动。这篇研究文章的发现是，尽管教师试图使用以学生为中心的方法，但他们在教授学习过程时主要使用以老师为中心的方法。关键词：教学，课程，古鲁库尔，方法论，精神简介
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。
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
从教授人工智能中得到的经验教训......
AI 4 GA 项目正在开发一门名为“生活和使用人工智能”的为期一周的选修课，并在几所佐治亚州的学校试行。由于我们的目标是让所有学生都了解人工智能，因此该课程涉及广泛的学生能力、学术准备水平和先前的计算经验，并为教师留出了空间，以便根据学生的需求和兴趣调整材料。课程内容主要侧重于不插电活动和在线演示程序。我们还提供使用人工智能的小型编程项目，这也是教师的一个选择。这张海报展示了五位教师从最初的试点中学到的课程，他们教授了 12 个课程部分，共有 299 名学生。我们有证据表明，中学生可以成功地充分参与有关人工智能的实质性技术内容。