此外,除了提高风能和太阳能的利用率之外,还有其他挑战,包括建立电网连接和能源存储能力;通过智能电表继续进行电网现代化;并结合车辆到电网充电(V2G)、需求响应管理(DRM)和虚拟发电厂(VPP)等措施,以便可以充分吸收越来越多的间歇性风能和太阳能发电(包括分布式太阳能),从而逐步取代现有的火力发电,同时也能满足未来仍然强劲的新增电力需求增长。
●教师/学校秘书应通过AESOP/FRANTLINE系统要求获得认证的代替教师。www.aesoponline.com●登录前线www.aesoponline.com,并按照下面的说明在eesop/Frontline中输入缺席。●输入您缺席的日期。●进入缺席时,如果需要替代,请选择“是,需要替代”●输入缺席的原因:“疾病,PB,PN等”。●由于将实际上/远程学习进行指导,因此RUSD老师必须将课程计划上传到代替教师的eesop/Frontline门户网站●这是您将课程计划上传到代替教师的eesop/Frontline Portal的方式:●准备在Aesop/Frontline中创建课程,请按照pdf附件来节省课程。●单击“选择文件”(请参阅下图)选择当天的PDF课程计划,然后上传文件。●凭证技术员,Jewel Bundy将确保已分配的替代品已经在Google教室接受过培训。
摘要本研究应对高中生的有效教学遗传学的挑战,该主题尤其具有挑战性。利用人工智能(AI)在教育中的重要性越来越重要,该研究探讨了服务前教师在高中遗传学教育中基于AI-AI-Specions的整合的观点,指标和行为意图。正如这些职前教师(通常称为数字本地人)被期望将技术无缝地整合到我们技术依赖的社会中的未来教室中,因此了解他们的观点至关重要。这项研究涉及90名教师候选人,专门从事尼日利亚高等教育机构的生物学。采用计划行为理论,使用结构方程建模和独立样本t检验方法分析了调查响应。结果表明,感知到的有用性和构成规范是AI使用的重要预测指标,主观规范严重影响了职前教师的行为意图。值得注意的是,感知到的行为控制并不能显着预测意图,这与观察到的有用性不能保证AI采用。性别会差异地影响主观规范,尤其是在女性职前教师中,而在其他变量中没有观察到显着的性别差异,这表明可比的态度。这项研究强调了态度和社会规范在塑造职前教师对AI技术整合的决定中的关键作用。还讨论了有关含义,局限性和潜在的未来研究方向的详细讨论。
A.监视和记录学生的进度B.提供并维持有序的课堂环境C.与协调员,同伴,老师和支持人员进行独立和合作的工作D.可在夏季机器人的开始前一周参加一周的员工会议E.可以在整个两周内工作的能力。性取向或跨性别的认同,残疾,年龄,宗教,身高,体重,婚姻或家庭地位,军事地位,祖先,遗传信息或任何其他法律保护类别,包括就业机会,包括就业机会。犯罪记录按照州法律和董事会政策进行检查,在被指纹并通过犯罪记录审查之前,任何人都不得雇用任何人与儿童联系。本职位描述中包含的信息是为了遵守《美国残疾人法》(A.D.A.)并不是该职位履行的职责的详尽清单。目前担任此职位的个人履行了其他职责,可以分配其他职责。Application Deadline: March 21, 2025 Employment Dates: Meeting: July 1, 2025, Summer School dates: July 7, 2025 - July 31, 2025 Salary: $2,500.00 for the four weeks Apply To: To be considered as a candidate, you must submit by the deadline a letter of interest stating rationale for applying and qualifications for the position to: Sherri Simmons, Human Resources ssimmons@gulllakecs.org ph:269/548-3415
摘要:这项研究开发了两份问卷,称为技术教学知识知识 - 机器人(TPACK-R)和关于机器人教育(RTBS)的教学信念,以调查94位教师的TPACK-R,并评估他们对机器人教育的态度,信念和动机。这项研究的目的是探索TPACK-R与RTB之间的关系。通过探索性因素分析确定了TPACK-R量表和RTBS量表的因子。 TPACK-R的所有因素与RTB的所有因素之间存在一些正相关。 此外,这项研究还发现,教师的态度是预测其技术教学内容知识知识的关键因素。但是,教师的RPK只能预测RPCK。因子。TPACK-R的所有因素与RTB的所有因素之间存在一些正相关。此外,这项研究还发现,教师的态度是预测其技术教学内容知识知识的关键因素。但是,教师的RPK只能预测RPCK。
摘要本研究旨在揭示基于同行反馈的博客是否影响州立大学的EFL教师的写作能力。这项研究还打算揭示EFL写作博客的优势和缺点,以及在使用博客来提高其写作能力的Service EFL教师态度。该研究使用混合方法方法结合了定量和定性研究设计。一种准实验方法(测试前,测试后)用于涉及集体内时间序列设计的定量研究,其中个人参加了单一治疗,但没有对照组。揭示了参与者对使用博客来提高其写作技巧的态度,以及使用问卷调查表,研究人员与参与者进行了一对一的访谈,以在此过程结束时与参与者进行有关EFL教师对博客的看法的数据。调查结果表明,基于同行的基于反馈的博客对EFL前教师的整体写作成就以及写作绩效的子技能(例如焦点,内容,词汇,惯例,惯例和组织)具有重大影响。此外,根据调查结果,参与者对博客写作表达了有利的看法,因为它可以提高创造力,自信心,社会互动,动机和学术成就。此外,调查结果表明,评论,缺乏词汇以及使用网站的不适感是基于同行反馈的博客的挑战。这项研究强调了教学上的显着意义。博客,因为很明显,通过博客写作,学生的写作成就已经大大发展。关键字:博客写作,学术写作,服务前EFL教师,同行反馈,数字扫盲
摘要 - 双方机器人由于其拟人化设计,在各种应用中提供了巨大的潜力,但其结构的复杂性阻碍了它们的控制。当前,大多数研究都集中在基于本体感受的方法上,这些方法缺乏克服复杂地形的能力。虽然视觉感知对于在以人为中心的环境中运作至关重要,但其整合使控制进一步复杂化。最近的强化学习(RL)方法已经显示出在增强腿部机器人运动方面的希望,特别是基于本体感受的方法。然而,地形适应性,尤其是对于两足机器人,仍然是一个重大挑战,大多数研究都集中在平坦的情况下。在本文中,我们介绍了专家教师网络RL策略的新型混合物,该策略通过一种简单而有效的方法来增强基于视觉投入的教师策略的绩效。我们的方法将地形选择策略与教师政策结合在一起,与传统模型相比,表现出色。此外,我们还引入了教师和学生网络之间的一致性损失,而不是强制实施相似之处,以提高学生驾驶各种地形的能力。我们在Limx Dynamic P1 Bipedal机器人上实验验证了我们的方法,证明了其跨毛线地形类型的可行性和鲁棒性。索引术语 - Bipedal机器人,增强学习,视觉感知的控制
焦点小组的参与者,尤其是来自医疗保健和金融等行业的用户,对通过5G网络生成和传输的大量数据表达了隐私问题。用户担心,增加5G的速度和带宽,虽然对数据密集型应用程序有益,但可能会导致更高的个人数据被拦截或损害的个人数据风险。此外,依赖5G网络的物联网(IoT)设备的部署增加了另一层复杂性,因为这些设备通常具有有限的内置安全功能。用户指出,他们感到缺乏对数据的控制,并且不确定如何使用或保护它。一项案例研究表明,在智能城市项目中引入5G导致违规行为暴露了数千名用户的个人信息。违规归因于网络安全协议的加密和实施不佳。另一项案例研究重点介绍了一个支持5G的医疗保健应用程序,该应用程序在网络切片体系结构中的漏洞使黑客可以访问患者数据,从而强调了安全网络切片管理的重要性。
摘要全球人工智能(AI)取得的进展导致联合国教科文组织在2019年向政府推荐,以将AI纳入教育政策和流程中。虽然众多研究库存学生和老师对AI在教育中使用的看法(AIED),但本文通过分析影响罗马尼亚未来小学和中学教师培训阶段使用AI的行为意图的因素来有所不同。通过探索性定量研究,对来自教育,社会科学和心理学学院的270名学生的样本进行了样本,使用二进制逻辑回归遵循主题与AI的相互作用以及对IIED进行整合的意图。进行的分析表明,在模型的六个变量中,“对个人使用AI的能力的信心”和“对更多优势的感知”对在教育过程中使用AI的意愿有积极而重要的影响,而不是“以前使用”,“知识水平”或“学生的要求”或“学生要求”。这些发现对于修订教师培训计划以及发展教育政策的制定至关重要,这些政策增加了未来教师对使用AI的能力的信心,消除了对AI的恐惧或误解。
