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心理治疗中的开放笔记：瑞士心理治疗学生的探索性混合方法调查
结果：72名（35.8％）的学员完成了调查。定量结果揭示了关于开放式钞票的混合观点。75％的人同意，一般的公开票据是一个好主意，有94.1％的人同意关于公开票据的教育应该是心理治疗培训的一部分。考虑对患者和心理治疗的影响时，出现了四个主题：（a）对治疗的负面影响； （b）对治疗的积极影响； （c）对患者的影响； （d）文档。学生确定了与增加工作量，对心理治疗关系的伤害以及记录质量损害有关的问题。他们还确定了许多潜在的好处，包括更好的患者沟通和知情同意程序。在描述对不同疗法类型的影响时，学生认为，根据心理治疗方法的不同，开放音符可能会产生不同的影响。
对海事行业中勒索软件事件的调查：探索关键风险因素
一般权利一般权利所有珍珠中的内容均受版权法保护。根据发布者政策提供作者手稿。请仅使用项目记录或文档中提供的详细信息引用发布的版本。在没有公开许可证的情况下（例如Creative Commons），应从出版商或作者那里寻求进一步重用内容的许可。取消策略取消政策，如果您认为本文档违反版权，请联系提供详细信息的图书馆，我们将立即删除对工作的访问并调查您的索赔。遵循以下工作：https：//pearl.plymouth.ac.uk/secam-research
浏览医疗旅程：对医学生的心理健康，应对和个性的见解
在临床，教育和研究环境中，全球承认医学生的心理健康和心理健康挑战已得到加强[1，2]。促进学生的福祉已成为培养有能力的医生并优化患者护理的基本机构目标[3，4]。但是，接受医学教育为医学生的心理健康带来了许多障碍，这是先前研究的证明[5，6]。在Yusoff等人的一项研究中。 [5]研究了医学生，学术，社会心理，环境和财务压力的压力；这些压力源被评为导致中度至高压力水平，学术压力源与困扰显着相关。 此外，Hill等人。 [6]证实了这些发现，强调工作量，学习生活平衡以及对医学生的精神健康障碍的影响；学生们还对学术要求，安置期间的漫长工作时间，表现压力，外部压力型董事会考试和相互竞争的责任表示担忧。 相反，对于医学生的福祉至关重要的社会支持网络经常受到妥协，使Stu凹痕的恢复机会有限[3，6]。 此外，COVID-19大流行使情况加剧了情况，通过远程学习，取消Ling临床轮换和不确定性增加了医学教育[7]。在Yusoff等人的一项研究中。[5]研究了医学生，学术，社会心理，环境和财务压力的压力；这些压力源被评为导致中度至高压力水平，学术压力源与困扰显着相关。此外，Hill等人。[6]证实了这些发现，强调工作量，学习生活平衡以及对医学生的精神健康障碍的影响；学生们还对学术要求，安置期间的漫长工作时间，表现压力，外部压力型董事会考试和相互竞争的责任表示担忧。相反，对于医学生的福祉至关重要的社会支持网络经常受到妥协，使Stu凹痕的恢复机会有限[3，6]。此外，COVID-19大流行使情况加剧了情况，通过远程学习，取消Ling临床轮换和不确定性增加了医学教育[7]。
小学生计算思维的出版趋势：书目评论
这项研究调查了过去十年中小学的计算思维研究（CT）研究趋势，引文趋势，关键字分布和新颖性。它对2015年至2024年之间发表的英语文章和会议记录进行了文献计量分析。数据源包括学术数据库，并根据定义的包含标准进行了文章选择。文献计量技术（例如共同引文分析和关键字共同发生）被利用来探索趋势和模式。基础教育中CT的出版物数量有了显着增加，尤其是在2021年和2023年。引用分析揭示了各种研究的重点，集群突出了特定主题的越来越重要。将游戏作为教学CT的工具的集成是一个显着的趋势，研究强调游戏设计，有效性评估和课程应用。关键字分布反映了基本环境中教学CT的多种方法和方法。这些发现强调了对CT研究对初等教育的兴趣日益增长的兴趣及其不断发展的关注创新策略，尤其是教育游戏。未来的轨迹暗示了该领域的持续探索，对课程设计和教师培训有影响。本研究提供了有关小学CT研究趋势的全面概述，为教育者，政策制定者和研究人员提供了见解。需要进一步的工作来通过包括游戏（游戏）提高初等教育的创新方法来探索CT的实际整合。
o r i g i n a l r e s a r c h评估健康科学学生的知识，态度和对北部人工智能的实践
背景和目标：随着人工智能（AI）在医疗保健提供中的整合变得越来越普遍，了解健康科学专业学生对AI的知识，态度和实践至关重要。但是，关于健康科学专业学生的准备，特别是在沙特阿拉伯北部（KSA）的准备有限的证据，将AI融入他们的未来实践，强调需要进行重点评估。我们评估了沙特北部健康科学专业的学生的知识，态度，实践以及对AI的相关因素。参与者和方法：目前的横断面研究是在KSA Jouf University 18岁及以上的384名健康科学专业的学生中进行的。该研究采用了一个有验证的数据收集表，其中包含四个部分：人口统计学，知识（AI原理和应用），态度（感知和道德问题）和实践（AI工具的使用和信心）。根据其总分，这三个域的分数分为低（<60％），中等（60-80％）和高（> 80％）。我们利用Spearman相关测试来确定每个子量表之间的强度和相关性。此外，还采用了多元分析来识别相关因素。结果：本研究表明，在55.7％，37.0％和50.3％的健康科学专业的学生中，知识，态度和实践较低。我们观察到知识和态度之间存在正相关（RHO = 0.451，p = 0.001），知识和实践（RHO = 0.353，p = 0.001）以及态度和实践（RHO = 0.651，p = 0.001）。参加正式AI培训计划的学生的知识（P = 0.001）和实践（P = 0.002）明显更高。女性的态度水平明显高于男性（p = 0.001）和练习（p = 0.030）。结论：鉴于这些发现，完善课程以纳入AI是解决健康科学专业学生中AI知识，态度和实践差距的关键策略。因此，适合当地环境的正式和综合培训计划可以有效地准备健康科学专业的学生，以增强患者护理的方式采用AI技术。关键字：人工智能，2030年愿景，课程改进，AI培训计划，护理，AI准备就绪
在校学生的免疫接种要求... - CT.gov
• 所有记录的剂量应符合由免疫实践咨询委员会 (ACIP) 推荐并由疾病控制和预防中心 (CDC) 发布的儿童和青少年免疫接种计划中的年龄和间隔标准 - https://www.cdc.gov/vaccines/hcp/imz-schedules/child-adolescent-age.html • 实验室确认免疫力（阳性滴度）仅适用于甲型肝炎、乙型肝炎、麻疹、腮腺炎、风疹和水痘 • 不同日接种的两种活疫苗必须至少间隔 28 天。如果间隔时间不足 28 天，则第二剂无效。 • 新生是指任何新进入学区的学生，包括：所有学龄前儿童、来自康涅狄格州位于同一社区或其他社区的私立、教区和特许学校的所有学生、所有进入幼儿园的学生（包括重读幼儿园的学生）以及从任何公立或私立学前班转学的学生，即使在同一学区。唯一的例外是从私人批准的特殊教育安置返回的学生——他们不被视为新生。
1三个博士生，65％的工作时间
三个博士生，2025年7月1日至2028年6月30日的工作时间为65％。该项目旨在检查全球南方特定国家 /地区特定农业全球价值链（GVC）中价值创造与价值捕获过程之间的关系。它将调查劳动/小型持有人控制与代理机构之间的多量表动态。它将分析公司对不同GVC中的生计和劳动的斗争的不同机制和劳动控制的不同机制。该项目采用解放方法来分析小农户和劳工机构的模式和机制，这些模式和机制挑战了不同GVC中的下属包容性。它还检查了土地管制和访问权限，协调模式（例如合同农业），标准和认证。该项目旨在建立一个结合以劳动力为中心的GVC方法，多阶段劳动制度分析和农业政治经济学的综合框架。该项目使用混合方法研究设计。它专注于三个案例国家和两个农业GVC。在每个国家，一个GVC是民族政治经济学的核心，而另一个GVC是外围的。所选案例是：菲律宾（香蕉，棕榈油）；哥伦比亚（咖啡，棕榈油）；马拉维（烟草，茶）。可以在此处找到该项目的摘要。您的任务： - 在四年内撰写基于文章的博士学位论文。- 进行理论上的研究，在GVC，劳动制度和农业政治经济学领域中涉及批判性观点。7个月。- 对农业GVC中劳动控制和机构主题进行混合方法研究。这包括大约在案例国家的实地调查。- 合作为研究小组开发共享的研究框架，尽管每个博士学位候选人也可以追求个人兴趣。- 在学术会议和其他相关论文中介绍。- 有关相关研究方法的培训/讲习班。
G-string V和EDUG数据分析软件在确定本科生的数学评分可靠性中使用尼日利亚贝努斯州大学的概括性理论的可靠性
概括性理论是围绕一组变异来源组织的，称为方面。这些是差异的驱动因素（项目，评估者，观察）。方面是指类似的测量案例。该方面的每个级别称为条件。表现出感兴趣的系统变化（学生，对象，观察者）的测量对象是代表真实，系统变化的测量对象，而不是变异的来源。在此实验中，测量学科是学生（S），三个组成部分是任务（T），场合和评估者（R）。根据居登的布伦南（Brennan）（2019年）的说法，这些方面可以分为两个广泛的类别：分化和仪器方面的方面。Orluwene和Memory（2020）将区分方面进一步分为嵌套和穿越方面。 框架A和B“交叉”当每个方面都知道每个方面的水平Orluwene和Memory（2020）将区分方面进一步分为嵌套和穿越方面。框架A和B“交叉”当每个方面都知道每个方面的水平
采用人工智能来改善Adamawa州立教育学院（COE）的学生的个性化学习经验
人工智能的快速进步（AI）在各个领域开放了新的可能性，教育也不例外。传统的一定大小的教学方法逐渐被通过AI技术实现的个性化学习经验所取代（MUH。等。，2023）。在当今的快速技术发展世界中，AI在生活的各个方面所扮演的角色不能过分强调。在许多人类努力中，从健康，运输，休闲，旅游和教育领域，AI都以前所未有的速度塑造了大多数行业的未来。 在教育中，许多机构正在尝试新的工具，这些工具将使所有参与人员，员工和学生更容易倾向。 COVID-19大流行，几乎使世界屈服于它的机会，许多人在有效利用资源的情况下极大地利用了这一机会。在许多人类努力中，从健康，运输，休闲，旅游和教育领域，AI都以前所未有的速度塑造了大多数行业的未来。在教育中，许多机构正在尝试新的工具，这些工具将使所有参与人员，员工和学生更容易倾向。COVID-19大流行，几乎使世界屈服于它的机会，许多人在有效利用资源的情况下极大地利用了这一机会。
第一代学生的机器学习
选择的标准包括：1）父母或监护人均未获得四年制学位； 2）渴望参与研究的愿望，这是由申请反应和教师建议所证明的； 3）至少完成了工程学，计算机科学或生命科学学术专业的课程大二年； 4）GPA为3.00或更高（可以根据对申请人的最后60个小时的课程审查进行例外； 5）美国或其财产的公民或永久居民； 6）计划不早于2025年12月毕业。