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教师奖励挑战和学生学术...
糟糕的学习成绩仍然是卢韦罗地区的主要挑战，这主要归因于教师奖励系统中的不成比例。因此，这项研究旨在探讨教师奖励挑战的挑战，影响卢韦罗地区选定的中学的学生学业表现。使用描述性研究设计，从108名参与者的样本中收集了数据。调查结果是，教师和管理人员的入学人物表明，教师奖励挑战，例如微薄的付款77.3％，奖励不高63.9％，没有认可的66.0％，教师的资金不足85.6，教师奖励系统的管理不善，薪酬差76.3％和薪水延迟74.5％，影响了84.5％的学生学业绩效。当前的教师奖励系统可能表明这些挑战继续对学生的学习成绩产生重大影响。针对教师奖励系统的干预措施，尤其是关于货币和非货币奖励，非延期薪水，无付款，认可方面的薪水，至关重要。
经济不好，好老师？在英国的初始教师培训计划中招生的反周期性
致谢：这项工作是由经济和社会研究委员会微观变更研究中心（授予参考号ES/J500045/1）慷慨资助的。作者感谢他的主管Emilia del Bono，Adeline DeLevande和Angus Holford的指导和支持，我的审查员Paul Fisher和Oscar Marcenaro-Gutierrez以及Ludger Woessmann以及他在IFO研究所的团队
学生教师对人工智能的看法...
摘要：本文研究了学生教师对人工智能（AI）聊天机器人的理解及其在教学实践中的应用。一种定性研究，特别是解释性现象学分析（IPA），用于探索学生教师对AI聊天机器人的看法。有目的的抽样策略在学习的第四年中选择11（11）个学生教师。南非技术大学的学位。 为了解释和分析学生教师对AI聊天机器人在教学实践中使用的看法，数据分析是在五步过程中使用系统的文本凝结（STC）进行的。 该研究探讨了与技术教学内容知识（TPACK）框架的知识维度保持一致的主题。 的调查结果表明，学生教师对人工智能，尤其是聊天机器人的了解通常有限。 尽管学校中的一些学习者使用聊天机器人，但学生仍然缺乏将这些技术系统用于教学实践的知识。 这包括使用AI聊天机器人将课堂转换为教室管理和学生分析的人性学习环境。 简而言之，用于课堂目的的AI聊天机器人可以用作勤奋的管理助手，土著计划者，并增强教学实践。 这些发现不足以进行进一步的研究和培训，以提高学生教师在课堂上对AI聊天机器人的知识和利用。南非技术大学的学位。为了解释和分析学生教师对AI聊天机器人在教学实践中使用的看法，数据分析是在五步过程中使用系统的文本凝结（STC）进行的。该研究探讨了与技术教学内容知识（TPACK）框架的知识维度保持一致的主题。的调查结果表明，学生教师对人工智能，尤其是聊天机器人的了解通常有限。尽管学校中的一些学习者使用聊天机器人，但学生仍然缺乏将这些技术系统用于教学实践的知识。这包括使用AI聊天机器人将课堂转换为教室管理和学生分析的人性学习环境。简而言之，用于课堂目的的AI聊天机器人可以用作勤奋的管理助手，土著计划者，并增强教学实践。这些发现不足以进行进一步的研究和培训，以提高学生教师在课堂上对AI聊天机器人的知识和利用。
Lamont达成协议，以保持Pura椅子Gillett
提高房屋能源效率的最佳方法之一是阁楼绝缘。在该计划中，效率专家将描述房屋在冬季如何失去热量以及如何通过绝缘层改善房屋的信封。Groton公用事业公司的代表还将描述Groton Utilities客户可用的出色激励措施。了解更多聚光灯之旅| CCSU库补充：减少体现的碳，3月20日，星期四，下午4-6点，AIH 102，CCSU Innovation Hub，1615 Stanley St，新不列颠加入BuildGreenct，从CCSU Elihu Burritt图书馆添加剂设计团队，承包商，承包商和制造商的CCSU ELIHU BURRITT图书馆和交叉饰面（Claminated-tim-tim-tim-tim-tim-tim-timber（claminated-tim）结构的收益。设计团队已经准备了针对完整的CLT结构的钢和混凝土结构的生命周期评估，以证明体现碳的减少。团队在使用项目中使用CLT结构时还将讨论实用提示。注册气候未来电影节3月20日，星期四，6：30-8：30pm，汉普顿市政厅通讯。rm，汉普顿（Hampton）的164 Main St，hampton Free Film播放 - “ 2个小时内的十个电影中的十部电影探索了对气候变化的艺术和人类反应。”在两个小时内来自四大洲的十部电影*表达了我们的感受 - 希望和愤世嫉俗，气候否认和气候悲伤，愤怒和伤心欲绝，韧性和决心 - 并为赋予气候赋予能力的途径提供了途径。Bill McKibben是350.org和第三幕的共同创始人，在录像带介绍中推出了音乐节。 由汉普顿绿色能源委员会赞助Bill McKibben是350.org和第三幕的共同创始人，在录像带介绍中推出了音乐节。由汉普顿绿色能源委员会赞助
圣文森特学院主持教师的QCAMP会议
2025年2月24日，圣文森特学院举办了宾夕法尼亚州Latrobe的QCAMP会议 - 圣文森特学院被选为为期一周的QCAMP（量子，计算，数学和物理）夏季课程的偏远网站。营地将每天上午11:30至下午6:30进行。 6月16日至20日在圣文森特校园。会议不需要费用，将提供早餐和午餐。申请截止日期为4月14日。要注册，请访问www.quantumsystemsaccelerator.org/qcamp。随着匹兹堡地区继续通过拥抱尖端技术来重塑自己，教师需要在教室中翻译量子概念。QCAMP帮助教师掌握量子计算和量子物理学的基本原理，并了解如何将这些原理应用于其课程。教师将发现在入门级别及以后教授和探索量子力学的引人入胜的方法，为课程计划获取资源，并探索有关量子力学如何改变社会的讨论点。QCAMP是通过新墨西哥州阿尔伯克基的S Andia国家实验室以及包括劳伦斯·伯克利国家实验室和量子系统加速器在内的一组合作伙伴，这是美国能源部五个国家量子信息科学研究中心之一。
Tell-Drive：通过教师LLM引导深入强化学习
摘要 - 尽管深度强化学习（DRL）和大型语言模型（LLMS）每个人都在应对自动驾驶中的决策挑战方面有希望，但DRL通常会遭受较高的样本复杂性，而LLMS则难以确保实时决策。为了解决这些局限性，我们提出了Tell-Drive，这是一个混合框架，该框架集成了教师LLM，以指导基于注意力的学生DRL政策。通过将风险指标，历史场景检索和域启发式法纳入上下文提示中，LLM通过思想链推理产生高级驾驶策略。随后，一种自我发挥的机制将这些策略与DRL代理的探索，加速政策融合并提高各种驾驶条件的鲁棒性。在多种流量方案中评估的实验结果表明，就成功率，平均收益和实时可行性而言，Tell-Drive优于现有的基线方法，包括其他基于LLM的方法。消融研究强调了每个模型成分的重要性，尤其是注意机制和LLM驱动指导之间的协同作用。最后，我们构建了一个虚拟真实的融合实验平台，以验证通过车辆中的实验实验在真实车辆上运行的算法的实时性能，易损和可靠性。全面验证结果可在我们的网站上找到。
AI老师（基于AI的机器人作为教师）
尽管人工智能（AI）长期以来一直在教育中使用，但自CHATGPT推出以来，它的受欢迎程度和差异就见证了指数的增长。它可以用作工具，助教或老师。AI老师（基于AI的机器人作为老师）并不是1970年代使用的第一个教学机器人的新概念；但是，AI在教育中的大多数研究和使用都集中在AI作为工具或助教。本文着眼于AI教师的历史，一些关键案例，潜在的好处，以及与他们在课堂中使用相关的担忧和挑战。克服教师的短缺，灵活性，透明度，无偏见和改善学生的动机是他们的主要好处；虽然未经测试和不可靠，但成本，需要特定的基础设施和技术专长，对变革的抵制，道德问题以及对非人性化和贬低学生的恐惧是主要的关注和挑战。我们建议使用四种不同方法与AI教师共同教会。通过他们，AI老师和人类教师可以在课堂上共同努力，以最大程度地提高教学过程的有效性。
ft Q C42-第5课 - 课程计划和老师笔记
当径流无法浸入土地或流入排水口时，就会发生地表水洪水泛滥，因此它流过陆地。阻塞的排水管和下水道可以增加这种洪水的风险，因为水无处可去。理事会管理这种洪水的风险。在英格兰，有超过300万风险的任何其他类型的人有更多的洪水风险。
ft Q C41-第4课 - 课程计划和老师笔记
将水倒在装满土壤（代表森林砍伐的）的花盆上，并观察到水浸润需要多长时间。要求学生陈述他们所看到的。将水倒在装有植物的花盆上（造林），询问学生注意到什么。他们应该注意到植物拦截了水，叶子上剩下一些水，因此，水到达土壤需要更长的时间。放置塑料板（例如塑料钱包）在只包含土壤的植物锅顶上，这代表了不可渗透的地面/混凝土。将水倒在顶部。学生应该注意到水直接从塑料上延伸，没有一个可以进入土壤。将塑料板倾斜到陡峭的角度进入植物锅中，以表示陡峭的斜坡，然后将水倒在上面。以较浅的角度倾斜木板，以表示温和的浅坡，然后倒水。学生应注意，水从陡峭的斜坡上流出比浅的斜面更快。实验结束后，将测验纸分发出以供学生回答。