印度的太空探索之旅有着深厚的根源,可以追溯到古代,当时宇宙知识就被记录在古代经文中。然而,直到 5 世纪,随着阿耶波多 (Aryabhata) 的贡献,天文学出现了一种更精确的数学方法,使其摆脱了神秘主义和对日历的关注。后来,巴斯卡拉二世 (Bhaskara II) 和瓦拉哈米希拉 (Varahamihira) 等学者提出了这些见解,为现代太空探索的成就铺平了道路。印度天文学家的影响并没有就此结束,因为他们的太空探索继续成为当代天文学家的一部分。印度国家空间研究委员会 (INCOSPAR) 于 1962 年成立,由维克拉姆·A·萨拉巴伊 (Vikram A. Sarabhai) 博士领导。同年,Thumba 赤道火箭发射站也在特里凡得琅附近建立。印度的太空探索是世界上最古老的探索之一,在国家发展中发挥了至关重要的作用。印度航天局迄今已完成 125 次航天器任务,其中包括三颗纳米卫星和一颗微型卫星;94 次发射任务;两次再入任务;来自 34 个国家的 431 颗外国卫星;15 颗学生卫星;以及三颗由印度私营企业制造的卫星。
重要说明 - 基础要求必须包括:COM 203、1 门美术、3 门人文学科、2 门其他社会科学(非 PSY)、1 门其他自然科学(不推荐 PHY/EGR、AST 或 CHM)、1 门 KIN。 *如果在一学期内完成学生教学,EDU 489、499 可以用 EDU 497 代替。
人工智能正在教育领域迅速发展,它有可能大规模提供个性化教学,但也带来了新的挑战。本出版物旨在帮助学校和学区领导应对人工智能对学生、教师和家庭的影响。人工智能不会取代教师,而是有可能通过自动化日常任务来增强教师的作用,从而提供更加个性化和有意义的学习体验。然而,在教育环境中实施人工智能时,需要认真考虑隐私、偏见和算法素养。许多人工智能技术在设计时并没有考虑到教育特定的隐私法,人们担心人工智能算法存在偏见,教育工作者需要具备人工智能素养才能有效地使用它。
在技术革命时代,需要进行实质性研究来评估辅助技术 (AT) 对有特殊需要儿童的教育需求的有效性。尽管已经进行了研究来检验将辅助技术整合到迎合 CWSN 的教学内容中的实用性。然而,在发展中国家,特别是在巴基斯坦,这仍然是一个较少探索的领域。此外,人们对在巴基斯坦使用 AT 的认识不足。本文讨论了如何利用辅助技术有效地教育 CWSN 并改变他们的生活。它还探讨了与其可访问性和可用性相关的挑战。采用案例研究设计,并与管理员、协调员和教师进行了半结构化访谈。访谈被转录并使用主题分析进行分析。研究结果表明,AT 不仅可以提高 CWSN 的生活质量,还可以促进他们的整体福祉。
VSA通过强调批判性思维,分析和综合技能,向其IB全得分手中的学习充满了终生的学习热情。IB计划的跨学科方法以及学校对记忆的理解的关注使学生变得好奇,自我激励的学习者。雷克斯·李(IB Full得分手)说:“ VSA鼓励学生主动进行工作,提供自由和创造力,以探索真正感兴趣的主题。这种自主权使我能够负责自己的学习,从而使教育经历更加相关和有影响力,因为我追求我热衷的话题。”vsa还鼓励自我指导的学习,为学生做好高等教育和专业环境的自我驱动性的准备。“在我的整个PYP,MYP和DP的教育旅程中,保持一致的是鼓励发展自己的思维方式,考虑和评估不同的观点,而不是以面值接受信息,” Deirdre Chau(IB Full Scorer)共享。
在研究和撰写本文的过程中,我们采访了 40 多人,他们从专家博士到八年级学生,应有尽有。我们还借鉴了 Common Sense 的集体智慧,过去几年来,Common Sense 在其教育、政策、研究、宣传和发展团队中积累了丰富的生成式人工智能专业知识和知识。我们试图将平时不怎么交流的人聚集在一起,将不同的观点拼凑成一个整体。在如此广泛的声音中,我们听到了同样广泛的反应——恐惧、惊愕、兴奋、焦虑和乐观——有时这些反应是同时出现的。这些反应都没有错。在 ChatGPT 发布近两年后,尽管我们对未来抱有很大的希望,但我们仍然缺乏明确的指导方针、护栏或政策。
课程结构本课程是远程同步的。我们的课程安排在MWF 2-3:50 PM。除非另有通知,否则我们将在整个计划的上课时间中开会。上课时的期望SCED 204是一个以学生为中心的,基于实验室的化学课程,主要针对对K-8教学职业感兴趣的学生,但对所有学生开放。该课程的重点是建立一个小物质模型,该模型解释了一系列现象。我们将利用并添加到SCED 201的基于能量的模型中。本课程几乎没有传统的讲座。相反,学生通过自己的工作和讨论来产生知识。讲师将充当促进者,而不是知识和答案的来源。因此,学习是通过协作和共识来指导和实现学生的。课堂气候,我们将建立并维持一个包容所有学生的教室气氛。学习包括能够表达和听取各种观点,课堂讨论对于建立知识和理解至关重要。我们将努力创造一个可以安全地分享想法的环境,即使它们可能与其他学生的想法有所不同,或者我们担心他们可能错了。我们还将通过学习和使用彼此的首选名称和个人代词来致力于尊重彼此的身份。出席和参与政策,由于该课程的协作性质,重要的是要参加所有Zoom课程会议并准时到达。您的学习取决于在场和参与。此外,您的合作伙伴还取决于您。您最多可以错过四个班级,而无需罚款。每增加一个缺席将使您的课程级成绩成绩成绩。有关更多详细信息,请参见分级合同。有很多原因为什么学生会错过课程,而您没有义务为您提供缺席的借口。,如果您认为有必要,您可以与我联系;有关错过的工作,请参见Canvas和OneNote,这些帆布和OneNote将通过课程摘要和作业截止日期更新。如果您无法定期进行同步会议,请与我联系,我们可以做出其他方式来算作出勤。宗教住宿:西方为学生提供合理的住宿,以便为了信仰或良心的原因或在宗教教派,教会或宗教组织的主持下进行的有组织的活动。寻求住宿的学生必须在课程的前两周内向教职员工提供书面通知,并引用了他们缺席的具体日期。“合理的住宿”是指教师将与学生进行安排考试或完成课程或课程所需的其他活动协调,并包括重新安排考试或活动,或提供不同的时间进行考试或活动。有关此住宿的其他信息可以在SB 5166中找到:为中学生提供宗教住宿。
文章标题:抗击 COVID-19:人工智能技术与挑战 作者:Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构:毕业于杜比克大学,联系电子邮件 ID:Patelnikhilr88@gmail.com[1],IEEE 会员,毕业于 Technocrats Institute of Technology,联系电子邮件 ID:sandeep.trived.ieee@gmail.com[2],尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id:0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件:sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息:本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布:2022 年 7 月 25 日 关键词:COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
这些材料是初步的、非详尽的,仅以非排他性方式提供,以响应在州教育机构 (SEA) 实施 AI 的考虑需求,仅供参考。这些材料反映了一般见解,可能根据当前可用的信息提出潜在的考虑选项,这些信息本质上是不确定的,可能会发生变化,但不包含确定未来行动方针所需的所有信息。这些材料中包含的见解和概念尚未经过验证或独立核实。对特定产品或组织的引用仅用于说明,不构成任何认可或推荐。这些材料不构成,也不应被解释为政策、会计、法律、医疗、税收或其他受监管的建议,或对任何特定行动方针的建议。这些材料不是结果的保证,不能依赖。未来结果可能与任何预期、预测或预计存在重大差异。特别是鉴于技术发展迅速,这些材料“按原样”提供,不作任何陈述或保证,并且明确声明对任何类型的损失或损害不承担任何责任。接收方对其所有决定、使用这些材料以及遵守适用法律、法规和规定负全部责任。在采取任何具体步骤之前,请考虑寻求法律和其他相关认证/许可专家的建议。
高等教育中生成聊天机器人的出现为教学和学习提供了变革的机会。使用AI驱动的工具,例如OpenAI的GPT和类似的模型,教育工作者可以探索提供内容,协助研究和提供个性化学习经验的新方法。但是,这些创新具有重大的道德意义。本文探讨了生成性聊天机器人作为教学工具的潜力以及与学术界使用相关的道德问题。在高等教育的背景下检查了学术完整性,AI模型中的偏见,人类教育者的作用以及学生数据的隐私。通过探索机会和挑战,本文旨在提供有关机构如何负责任地采用这些技术以增强学习的见解,同时维护道德标准。
