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教育政治经济学
《教育政治经济学》以严谨而清晰的学术方式解释了当今教育体系背后的经济学和政治学，以及经济学家如何分析这些经济学和政治学。本书涵盖了一系列对教育教学和教育政策至关重要的主题。其中包括如何使用经济和政治理论工具来衡量教育在社会流动和经济增长中的作用，好教师是否能够克服社会阶层和种族成就差距，早期儿童和职业教育的有效性，以及关于学校问责制的辩论，以及增加教育支出是否能提高教育质量。本书还探讨了高等教育的全球变化，特别是大众化、阶层分化和私有化。本书面向经济学、公共政策和教育专业的高年级本科生和研究生，充满了现实世界的例子，对于任何有兴趣获得新的国际教育视角的人来说，这本书都是必读书籍。
天才教育计划保障（第 16 章）2025-2028 年
天才教育计划保证 1. 描述您所在学区每年进行的“儿童寻找”公共通知程序，该程序旨在向公众告知所提供的天才教育服务和计划（报纸、学生手册、学校网站等）。 葛底斯堡地区学区 (GASD) 符合 22 PA 法典§16.21、16.22 (c) 中的要求，以定位和识别学区内所有被认为有天赋并需要专门指导的学生。学区的特殊教育监督员提供有关天才服务的信息，可在特殊教育服务和计划年度公共通知中找到。此信息发布在葛底斯堡地区学区网站的学生服务选项卡下。学区提供的天才支持服务的简要定义也印在学生手册中。 2. 描述您所在学区用于定位被认为有天赋并可能需要专门指导的学生的筛选流程。使用学区特定的详细信息，包括过程中使用的数据源以及在筛选中发挥积极作用的员工的头衔。如果学区使用矩阵/评分标准，请将矩阵包含在此部分中。 葛底斯堡地区学区 (GASD) 符合 22 PA 法典§16.21、16.22 (c) 中的要求，以查找和识别学区内所有被认为有天赋且需要专门设计教学的学生。葛底斯堡地区学区每年进行儿童寻找程序，以识别所有被认为有天赋且需要专门设计教学的学生。葛底斯堡地区学区 (GASD) 的识别过程有两种不同的途径： 第一种识别途径从全面的儿童寻找过程开始，该过程利用读写和数学方面的通用筛查数据。针对 K-5 年级的学生，每年收集三次通用筛查数据，分别在 9 月、1 月和 5 月。数据团队会确定成绩达到 90 百分位或更高（如果没有本地百分位，则确定阈值）的学生。在小学阶段，在普通教育课堂中以及作为 WIN（我需要什么）教学的一部分，为成绩优异（未确定）的学生提供强化课程。单元预评估分数达到 90% 或更高的学生将获得数学强化课程。每当为学生提供强化或加速课程时，都会收集文件。如果学生的需求在年级教学或更高年级教学中得到满足，则会监控孩子的进步。如果年级团队确定孩子需要更密集的服务；或者进度超出了年级/课程老师可以提供的范围，那么年级团队可以推荐学生进行第二级筛选。在 Acadience 通用筛查措施中达到 93 区百分位数或更高（或如果没有本地百分位数，则达到确定的阈值）的学生将被抽取以获取其他诊断数据。第二级筛查包括 K-BIT-2 考夫曼简明智力测试和教师评分量表。符合 K-BIT-2 和教师评分量表总分 5 分标准并考虑干预因素/掩蔽特征的学生将被转介进行评估。学区的识别过程有两种不同的途径。识别的第一种途径始于全面的儿童发现过程，该过程利用读写和数学方面的通用筛查数据。在中学阶段，收集通用筛查数据（数学和读写方面的 PVAAS 预测、ELA 和数学、阅读和 I Ready 数学诊断方面的最新 PSSA 分数）。学生每年完成 2-3 次数学和读写方面的诊断评估。在至少 2/3 的数据点上表现为 90 百分位数或更高的学生将进入下一级别的筛查。计划进行适当的指导
物理和中学教育四年制学位计划
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。
教育中的人工智能 (AI)：解决 K-12 环境中的社会和道德挑战
摘要：人工智能 (AI) 结合了算法、机器学习和自然语言处理的应用。AI 在教育领域有多种应用，例如自动评估和面部识别系统、个性化学习工具和微博系统。这些 AI 应用有可能通过支持学生的社交和认知发展来提高教育能力。尽管具有这些优势，但 AI 应用仍存在严重的伦理和社会缺陷，而这些缺陷在 K-12 教育中很少被考虑。将这些算法融入教育可能会加剧社会现有的系统性偏见和歧视，使来自边缘化和服务不足群体的学生的隐私、自主权和监视问题长期存在，并加剧现有的性别和种族偏见。在本文中，我们探讨了 AI 在 K-12 教育中的应用，并强调了它们的道德风险。我们引入教学资源，帮助教育工作者应对整合人工智能的挑战，并提高 K-12 学生对人工智能和道德的理解。本文最后提出了研究建议。
迈向人工智能数据驱动型教育
教育平台越来越多地由人工智能驱动。除了提供广泛的课程过滤选项外，个性化的学习材料和教师推荐也在推动当今的研究。虽然准确性在评估这些推荐中起着重要作用，但必须考虑许多因素，包括学习者的保留率、吞吐量、技能提升能力、学习机会的公平性和满意度。这在以学习者为中心和以平台为中心的方法之间造成了紧张关系。我将描述数据驱动推荐和教育理论交叉领域的研究。这包括利用同伴学习中的协作和亲和力的多目标算法、研究学习策略对平台和人员的影响以及自动生成课程序列。本文最后讨论了数据管理系统在实现现代在线教育方面可以发挥的核心作用。
人工智能和继续教育计划
进一步说，终身学习的根源在于这样的信念：教育不局限于人生的某个特定时期或阶段，而是一个不断获取新知识和技能的过程。这一框架认识到，个人需要不断适应和学习，以满足劳动力不断变化的需求，并追求个人成长和发展。在人工智能和继续教育计划的背景下，终身学习的原则为理解将人工智能融入教育和技能提升计划的重要性提供了基础，以使个人在就业市场上保持竞争力。通过接受终身学习原则，个人可以培养学习和适应新技术和进步的能力，并在快速变化的就业市场中继续取得成功。
特此批准任命 Sh. Sanjay Kumar Tickoo，政府高等教育部副部长，为关键人物
特此批准提名印度政府高等教育部副部长 Sh. Sanjay Kumar Tickoo 为联络官员，根据相关政府颁布的法案/法律的规定处理网络空间中的非法内容/信息/活动。
教育数字双胞胎：文学评论
valeria.farinazzo@mackenzie.br摘要。虚拟现实（VR）对数字双胞胎（DT）的演变代表了沉浸式和互动技术领域的重大进步，尤其是在旨在在物理和合成产生的世界之间建立联系时。此连接为实际环境中的过程和系统提供了模拟，预防和优化的条件。该主题的重要性是基于各种原因。机会设想将DTS应用于多个工业领域，例如教育，尤其是在蒸汽（科学，技术，工程，艺术和数学）领域。这些应用程序可以降低成本并最大化教学过程中的创新机会，从而在安全的虚拟环境中支持与现实世界实施相关的方案和策略的测试。因此，本文介绍了有关DT在教育中应用的文献综述，提供了当代全景，并指出了一些未来研究的指示。