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学习通用设计（UDL）-NJ.GOV
通用学习设计（UDL）起源于建筑，并由应用特殊技术中心（CAST）进行了调整，并提供了提供的选择，以帮助教育工作者消除障碍，解决学习者的可变性，并满足当今学生之间存在的各种学习风格。表达了一种信念，即所有学生都有学习，并且在考虑到这一信念的制作和实施时，可以帮助所有学生在包容和公平的学习环境中取得成功。udl既不是课程，也不是课程，而是一种积极主动的方法，可以根据教育研究中最广泛复制的发现来改善和优化教学和学习。udl是一个基于标准的框架，它指导教育工作者提高目标的显着性，以设计引人入胜，挑战学习经验，使所有学生都能成为知识渊博，战略性和动机。
全纳教育中的通用学习设计（UDL）
摘要 本文探讨了通用学习设计 (UDL) 在包容性教育中的关键作用，重点是加速不同学生的学习。UDL 植根于包容性，为消除教育障碍和促进个性化学习提供了一个框架。本文讨论了 UDL 的关键原则，并强调了其对公平、改善学习成果、法律合规性和增强教学实践的重要性。此外，它强调了 UDL 与包容性教育的无缝集成，解决了多样化的学习方式，促进了协作，并创造了包容性文化。本文还探讨了 UDL 与印度 2020 年国家教育政策 (NEP) 的一致性。尽管有好处，但也讨论了教师培训和资源限制等挑战。本文强调，克服这些挑战需要对 UDL 做出集体承诺。总之，UDL 在加速所有学生的学习方面发挥着关键作用，有助于建立更具包容性和公平性的教育体系和社会。关键词：通用学习设计、包容性教育、NEP 2020、全民学习
在人工智能驱动的世界中利用 UDL 进行评估 - 汉博学院
同时权衡响应中的整个单词序列。通过反复试验（和人工反馈），它学会了如何以适当的语气和语境生成最有可能的响应（Lametti，2023 年）。• 同时，通用学习设计 (UDL) 告诉我们，我们需要
数字时代的通用学习和人工智能设计：促进包容性和自主学习
在数字时代，通用学习设计 (UDL) 原则与人工智能 (AI) 的融合是塑造教育的变革力量。本文探讨了它们的交集，强调了它们通过 UDL 的多种表现、参与和表达方式对促进包容性和自主学习的综合影响。UDL 致力于通过为学生提供各种方式来访问、参与和展示对内容的理解，以实现包容性，并与 AI 的变革能力产生协同作用。本文介绍了三个实际应用，说明了 UDL 和 AI 的集成如何采用多种方式来增强自主学习、消除障碍并培育包容性的教育空间。这种合作不仅解决了眼前的挑战，而且还成为系统变革的催化剂，为数字时代更加公正和公平的教育格局铺平了道路。持续的反思、道德考量和有目的地整合 UDL 原则和 AI 对于改进这些方法和确保促进包容性和自主性的响应式教育系统至关重要。
通用学习设计（2024 年 12 月）
学习者之间的差异是常态，并且与环境有关。我们可以在规划和设计时考虑到这种差异。UDL 的目标是学习者自主，帮助学生掌握内容和学习本身，并鼓励学生在当今工作世界中必不可少的持续学习中获得乐趣。 • 我们的工作是营造环境，让具有不同特征、能力和兴趣的学习者能够培养自己的能力。学习者差异的一些例子包括他们的记忆、语言、好奇心、感知和兴趣。我们需要将每个人的学习途径视为与指纹一样独特，以确保我们正在营造一个包容的环境。 • UDL 基于三个主要的大脑网络。情感系统在动机和参与中发挥作用。识别系统调节感知和理解。战略网络控制设定目标并执行实现目标的步骤。我们必须通过提供 UDL 指南中概述的多种参与、表示和表达方式，积极设计这三个网络之间的差异。
eris：用于安排公正分布式的在线拍卖...
摘要 - 边缘情报的出现使智能物联网服务（例如，视频/音频监视，自动驾驶和智能城市）成为现实。To ensure the quality of service, edge service providers train unbiased models of distributed machine learning jobs over the local datasets collected by edge networks, andusuallyadopttheparameterserver(PS)architecture.However, the training of unbiased distributed learning (UDL) depends on geo-distributed data and edge resources, bringing a new challenge for service providers: how to effectively schedule and price UDL jobs such that the long-term系统实用程序（即社会福利）可以最大化。在本文中，我们提出了一种基于在线拍卖的调度算法ERIS，该算法确定了每个到达UDL作业的数据工作负载，并发工人和PSS的数量和位置，并且基于当前资源消耗的基于当前资源消耗而动态价格有限。eris应用了一个原始的双重框架，该框架称为有效的双重子例程来安排UDL作业，实现了良好的竞争比率和伪多项式时间的复杂性。为了评估ERIS的有效性，我们同时实施了一个测试床和大型模拟器。结果表明，与当今云系统中的最新算法相比，ERIS优于表现和实现多达44％的社会福利。
DLC 预订规则和信息 23 ... - NCO Worldwide
I. IPPS-A 提交 PAR 的信息： II. 此时所有请求类型为： 行政记录更正 提交至：UDL = AC_HRC_ENL_E1-E9_SCHOOLS_ACTIONS UDL ID # = 000000000030002 工作流程 = AC Schools HRC MSB 模板 ID = 00000000034758 b. 个人预备役 (IRR) 和个人动员增强人员 (IMA) – (HRC)：usarmy.knox.hrc.mbx.rpmd-ord-ncoes-reserve-schools@army.mil c. 陆军国民警卫队 (ARNG) – 通过您的指挥系统联系相应的州配额经理。 d. 美国陆军预备役司令部 (USARC) 所有部队计划单位 (TPU) 士兵的下属司令部 – 士兵指挥配额来源经理。 6. 对于联系 HRC 的士兵，您可以包括以下内容：(1) 主题行 - 应说明 DLC 级别 (2) 电子邮件正文 - 提供您的 DOD ID 号，说明您正在申请预订相应的 DLC 课程，并且不要加密电子邮件。 *如果您在 ATRRS 中的电子邮件地址不正确，请向 HRC 提供您的正确地址（军用或民用），并要求他们也更新它。预订后，您将收到自动通知。DLC I 至 DLC V，学习者有 720 天的时间完成课程。