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智能辅导系统-IJRPR
其潜在的好处是众多。通过提供个性化的教学，可以改善学习成果，增加学生的参与度并减少学习时间。它还可以向学生和讲师提供有价值的反馈，从而帮助确定学生挣扎并为教学策略提供信息的领域。此外，它可以部署在各种学习环境中，包括在线平台，混合学习模型，甚至是传统的课堂设置，使个性化的学习更易于访问和可扩展。但是，有效的发展是一项复杂的事业。它需要几个学科的专业知识，包括计算机科学，教育，认知科学和教学设计。挑战包括发展强大的学生模型的发展，有效的自适应学习算法的设计，引人入胜和交互式学习内容的创建以及对系统有效性的评估。此外，必须仔细解决伦理考虑，例如数据隐私和算法偏见。本文探讨了与ITS的设计和开发相关的关键组成部分，挑战和机遇，研究了当前的研究并突出了未来发展的有希望的方向。
智能辅导系统中的先决结构发现
近年来，在线教育平台已获得了极大的知名度，从而使人们对推荐教学内容的自动化方法越来越感兴趣。智能辅导系统（ITS）是计算机系统，可提供教育内容的良好建议，以优化学习者的进步，例如以社交机器人的教育[1]或大规模开放的在线课程的形式。an IT通常分解为四个组成部分：（i）有关教育概念，规则和解决问题策略的领域知识。特别包括需要掌握的技能或概念列表，称为知识组成部分（KCS），完成每项练习所需的KC列表以及KCS之间的关系，称为知识结构（KS）； （ii）估计学习者知识状态的演变的学生模型； （iii）一个向学习者推荐教育内容（在我们的案例练习中）的辅导模型，可能是基于领域知识和学生模型； （iv）用户界面。通常是从长远来看最大化学生的学习进步，从而依靠学习者认知技能的发展模型。学习进步既是导师试图最大化的自然外部奖励，又是学习者的内在动机，正如在发育心理学中的理论上一样[2]，而是为发展系统建模[3]。通常，对于学习者而言，最大化学习进步的教学活动（在我们的情况练习中）对于学习者来说不应该太难也不容易。这个想法与近端开发区域的概念一致
个性化学习和智能辅导系统
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扩散模型：教程和调查
扩散模型是基于马尔可夫过程的生成模型家族。在其前进过程中，他们逐渐向数据添加噪声，直到变成完整的噪声为止。在向后过程中，数据逐渐从噪声中逐渐发出。在本教程论文中，充分说明了扩散概率模型（DDPM）。详细简化了其可能性的变异下限，分布的参数和扩散模型的损耗函数。引入了对原始DDPM的一些模型，包括非固定的协方差矩阵，减少梯度噪声，改善噪声时间表以及非标准高斯噪声分布和条件扩散模型。最后，解释了噪声表位于连续域中的随机差异方程（SDE）的连续噪声时间表。
2025年春季 - 学术补习（截至2/7/25）
Jordan Werner Monday 10:00AM-11:00AM Fatima Akhoon Monday 12:30PM-1:30AM Alvic Araneta Monday 1:30PM-2:30PM Kara Jandacek Monday 3:00PM-5:00PM Nawal Odeh Tuesday 9:00AM-10:00AM Janna Mahmoud Tuesday 2:00PM-4:00PM Alvic Araneta Wednesday 1:30PM-2:30PM Maaz Haque Wednesday 2:00PM-5:00PM Jordan Werner Thursday 11:00AM-12:00PM Nawal Odeh Thursday 12:30PM-1:30PM Fatima Akhoon Thursday 1:30PM-2:30PM Dr. Ronkainen Thursday 1:30PM-3:30PM Chemistry – Organic (CHEM 2242, 2243, 2247, 2248)
职位名称 - 导师评估员 - Jobtrain
工作内容 人员 以 MacIntyre 的方法为重点，确保您的学习和发展支持和工作符合 MacIntyre 的宗旨、DNA 和价值观 采取灵活的方法 促进人们的福利和幸福。 保持信息的机密性 员工 实施培训和资格认证的传递策略 设计并提供满足我们员工队伍多样化需求的学习计划 教导、训练和指导我们的员工，使他们能够领导和提供最佳实践。 与经理进行有效沟通和合作，以确定需要入职、培训和资格认证的员工。领导、示范和评估优秀实践。 与学习和发展管理员进行沟通和合作，确保所有必需的文件齐全，并告知每个学习计划所需的资源 对员工进行个人评估，以确定其是否适合资格认证，并确定适当的教学方法、工具和方法，以支持个人喜欢的学习风格 合规 对实践的标准和质量负个人责任。 确保所有员工都按照相关的行为准则开展工作 按照组织和授予机构的要求，完整、维护和存储相关文件和记录 按照组织和授予机构的要求准备作品集并提交给 IQA，并根据反馈采取行动 向 IQA 通报学习计划期间出现的任何投诉、问题和疑虑 在评估过程中保持当前标准，并按照授予机构对现有高标准的要求保持标准 可持续性 确保按照商定的时间表和资金及时完成学习和资格认证 确保有效沟通，并向学习者、管理人员和适当的外部组织提供明确的反馈 确保培训内容和交付方式符合 MacIntyre 的方法 最佳实践 将 MacIntyre 的 DNA 融入您工作的各个方面，并始终宣传 MacIntyre 的正面形象。 确保您始终诚实、尊重、富有同情心和善良 以引人入胜且信息丰富的方式使用混合方法创建和交付学习计划
用生成ai
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。这里有三个示例：讲师可以通过让学生与不同的定制GPT进行互动以学习分析的不同部分，然后互相教彼此从GPT中学到的知识来并行化指导。教师可以将问题集变成AI辅导会议：定制的GPT指导学生解决问题，学生将聊天室上传到聊天室进行作业提交。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，其中学生用语言（例如英语）表达所需的数据转换，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。
Aqua：带有视觉锚点的软件教程视频中的自动提问
但是，在某些情况下，即使在视频中跳来跳去后，用户仍然很难构成某些部分，尤其是如果视频无法解决其特定查询时。在这种情况下，他们经常在评论部分留下问题，要求对视频的特定部分进行进一步的解释[54]。虽然及时回答问题对于从教程中有效学习至关重要，但是从社区获得答案或教程作者可能需要数小时或几天。在某些情况下，问题甚至可能没有解决。解决问题的延迟会破坏学习过程，并阻止观众完全参与教程内容。为了解决这个问题，我们探索了自动回答有关教程视频问题的过程的方法。我们首先是对用户问答行为的深入分析。为了洞悉这种行为，我们从Autodesk Fusion 360的前20个最受欢迎的视频教程（3D计算机辅助设计（CAD）软件应用程序中，我们收集了所有5,944个共同的数据集。在评论中确定了663个问题后，我们进一步确定了四个主要类别问题：有关教程内容（“内容”）的问题，有关学习者的个人设置的问题或有关教程（“用户”）（“用户”）的挑战，有关视频的元信息（META）的问题，以及与内容不直接相关的问题。
SCMB导师职位学期1，2025
Biol3003-免疫学 - PBL（基于问题的学习）。6wks在此期间，学生研究一个特定主题并进行10分钟的演讲和海报演示。湿实验室实用3周。micr3002-病毒学 - 湿实验室实用4周 +教程。分子生物学/分子克隆/重组表达/细胞生物学/组织培养/免疫组织化学和免疫荧光的经验。micr3003-分子微生物湿度实验室实用。经典细菌遗传学的经验。实验涉及从细菌中提取DNA，从该DNA作为模板的PCR，将PCR产物克隆到表达载体和荧光显微镜的实验。
AI 辅导优于主动学习
现有的教学方法往往无法满足学生的个人需求，尤其是在学生拥有广泛先验知识的课堂中。在这里，我们展示了使用异步 AI 辅导作为学生首次接触具有挑战性的材料的优势。AI 可用于在课前有效地向学生教授入门材料，这使得宝贵的课堂时间可用于培养高级技能，如高级问题解决、基于项目的学习和小组工作。教师可以亲自评估这些技能，从而避免在家庭作业、论文和项目等评估中使用 AI 作为捷径。与“翻转课堂”方法一样，AI 导师不应取代面对面教学——相反，它应该用于将所有学生提升到可以从课堂时间中获得最大收益的水平。