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使用 AI 进行 ML 教学的资源
● 这是开放大学教育技术名誉教授 Mike Sharples 在 2023 年 UCL 教育大会上的主题演讲，该演讲探讨了人工智能作为教育的一部分在教育领域蓬勃发展的机会。他利用自己在以人为本的设计以及对新技术和学习环境的评估方面的专业知识，重点关注人工智能的发展等主题。在这次演讲中，他特别提到了人工智能工具对跨语言和手语的重要性。
2025年1月教学每月呼叫
●（1）K-2英语艺术教室老师●（1）K-2数学课堂老师●（1）3-5英语艺术教室老师●（1）3-5数学课堂老师●（1）6-8英语艺术教室老师●（1）6-8数学课堂老师●（1）9-12英语教师教师●（1）教师教师（1）2）（2）2）（2）（2）（1）9-22岁●（1）22 22 22 22 2）教师/领导者●（1）学校系统负责人（数学）●（1）学校系统负责人（ELA）●（1）高等教育英语英语艺术代表或BOR●（1）高等教育数学代表或BOR●（1）路易斯安那州父母
讲师指南：利用生成式人工智能在比勒陀利亚大学进行教学和学习增强。docx
OpenAI 于 2022 年 11 月启动的 ChatGPT 引发了关于人工智能对高等教育影响的重要讨论。当学生使用它来撰写论文时，它打破了现状。与谷歌的 Gemini 和微软的 Copilot 一样，OpenAI 的 ChatGPT 是能够模仿人类对话的强大大型语言模型 (LLM) 的典型示例。大型语言模型在识别语言模式和预测上下文单词方面表现出色，并且擅长以最少的用户输入生成连贯且相关的文本响应。通过利用其广泛的训练语言模式数据库，大型语言模型可以提供准确反映用户输入上下文的生成文本响应。凭借对语言的掌握，他们可以创作创意诗歌，撰写全面连贯的文章，深入分析主题，并有说服力地提出论点。
一项关于大学英语生态学教学模式的建设和实践的研究 - 郑州大学的毕业生英语
摘要：本文系统地研究了郑州航空大学的研究生英语课程的生态教学模式的构建和实践，探索了其在大学英语教育中的应用和有效性。文献综述从生态系统理论的角度及其对教育的影响开始，分析了在国内和国际上对生态教学的相关理论。它提出了生态教学模式的基本原理，例如可持续性，互动性和整体主义。通过定性和定量研究方法的结合，设计了特定的教学实践方案，并通过数据收集和分析来评估生态教学模式的实施效果。这项研究发现，生态教学模式显着增强了学生的英语应用能力和学习动机，促进了教师与学生之间的互动，并建立了积极的学习生态环境。案例研究表明，在郑州航空大学实施生态教学时，教师根据学生反馈不断调整其教学策略，从而有效提高教学质量和学生满意度。本文总结了生态教学模式的实际价值并提出未来的研究方向，强调了生态学观点在外语教育领域的重要性及其潜在的政策含义。
在高级阶段和进一步的教育与培训教学（09133015）
选修模块的方法论至少根据教学专长选择两种方法。相同的方法将在第二年，三年级和四年级进行。南非荷兰语JMA 200，300，451，454 6 6 12英语JME JME 200，300，451，454 6 6 12的方法论Isizulu JZL 200，300，451，451，451，451，454 6 12 SEPEDI JSP 200，300，300，300，451，451，451，454 6 6 12 12 12 200; 454 6 6 12 Setswana JSW 200，300，451，454 6 6 12地理JMG 200，300，451，454 6 6 12历史记录方法学JMH 200，300，451，451，451，451，451，451，451，451，451，451，451，451，451，451，451，451，451，451数学素养的方法
日期标题强制 /选修课资源场地< /div>
第2周星期四08:00 AM - 17：00，星期五08:00 AM - 17:00星期六08:00 AM - 17:00 FRIDAYS：从17:30起所有其他模块星期六和星期日：从08:00 开始第2周星期四08:00 AM - 17：00，星期五08:00 AM - 17:00星期六08:00 AM - 17:00 FRIDAYS：从17:30起所有其他模块星期六和星期日：从08:00
用生成ai
摘要。本教程解决了将大型语言模型（例如ChatGpt）纳入数据分析类别的挑战。它详细介绍了几种由人工智能（AI）启用的新的课堂内和室外教学技术。这是三个示例。教师可以通过让学生与不同的定制GPT进行互动来学习分析的不同部分，然后互相教导他们从GPT中学到的知识，从而使教学纳入教学。教师可以将问题集变成AI辅导会议：定制的GPT指导stu dent解决问题，学生将聊天室上传以进行家庭作业提交。教师可以为课程的每个部分分配不同的实验室，并让每个部分创建AI助手，以帮助其他部分通过其实验室工作。本教程提倡自然语言编程（NLP）范式，其中学生用口语（例如英语）阐明所需的数据转换，然后使用AI来生成相应的计算机代码。学生可以用NLP更有效地将数据与Excel更有效。
o r i g i g i n a l r e s a r c h准备出院，出院质量，外科手术患者的出院质量，焦虑和抑郁症
目的：这项定量研究旨在确定出院教学，焦虑，抑郁以及各种人口统计学和疾病相关的因素是否可以预测中国西部地区宫颈癌手术患者的出院准备。方法：从2023年11月到2024年5月，采用便利抽样方法来对新疆的高等级A专业医院的宫颈癌手术患者进行调查表。调查包括一份患者一般信息问卷，出院教学量表（QDTS），广义焦虑症7-项目量表（GAD-7），一份调查表评估了在增强的康复（ARAS）模型恢复（ARAS）模型和PHENAIRE-9（PHQ-9）（恢复后的康复（ARAS）中，妇科恶性肿瘤肿瘤手术患者的准备就绪。多元线性回归分析用于识别影响排放准备就绪的因素。结果：总共参加了180名宫颈癌手术患者，在ERAS模型下的妇科恶性肿瘤排出就绪问卷中的平均得分为190.46±25.36。多个线性回归分析表明，教育水平，慢性疾病，药物使用，出院教学质量和抑郁情绪是宫颈癌手术患者出院准备的重要预测指标。结论：发现宫颈癌手术患者的总体排出准备状态处于中等状态。护士应优先考虑具有较低教育水平，慢性病，抑郁症和需要药物治疗后的患者。应制定个性化的健康指导和有针对性的干预措施，以提高出院教学的质量，从而提高患者的出院准备。关键词：宫颈癌，手术，出院准备，出院指令的质量，抑郁>