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基于网络的会议：放射学教育者需要了解的内容
过去十年左右的技术进步使我们能够通过网络与他人进行语音和视频会议。这项技术已广泛应用于医学界。最基本的——简单的群组音频电话会议——现在已成为标准，并且大大减少了面对面会议的出差需求。肿瘤委员会等多学科会议通过让场外的提供者与专业专家讨论患者护理算法而得到了增强 ( 1 4 )。将讲座从一个站点广播到另一个站点使学习者能够从机构、地区、国家或国际上获得高质量的教育。这已创造性地部署在医学（包括住院医师培训）、牙科、护理、足病学、精神病学、药理学以及农村和全球卫生等领域的各种环境中 ( 5 14 )。基于网络的教学是大规模开放在线课程的基础。它已用于患者教育和支持小组 ( 14 )。 RSNA、ARRS 和 AIUM 等放射学多日会议在现场会议的同时举办“虚拟”会议，一些会议可能完全是虚拟的 (15)。这些技术为医疗保健系统内或全球范围内的远程教学开辟了无数可能性
➢ 该法案将创建新的新泽西州教育工作者健康计划……
10 和 Direct 15，或任何其他当地协商的计划应保持第 78 章的水平，或当前集体谈判协议中协商的水平。新的减少缴费计划应仅与新泽西州教育者计划和花园州计划挂钩。花园州计划的工资份额将是新泽西州教育者计划的一半。新的计划以工资为基础，为新泽西州教育者协会成员提供前所未有的救济和节省，同时仍为纳税人带来巨额节省；这是一项真正的“双赢”协议。
AI在K-12教室中：授权教育者，支持学习者和解决
摘要：本文献综述探讨了K-12教育中人工智能（AI）使用的快速崛起，重点介绍了其围绕其融入教学和学习环境的主要主题。尽管AI驱动的数字工具长期以来一直支持课堂教学，但最近采用了大型语言模型（LLM）和聊天机器人（例如Chatgpt和Gemini）提出了新的道德和实践问题。一方面，教师从AI中受益于管理其工作量和增强教学实践。另一方面，关于学生滥用相同技术的关注点。本文献综述和综合研究了AI对个性化学习，学生差异化和教师应用的影响，强调了这些工具提供的积极贡献。此外，这篇综述还强调了解决道德，隐私和学术完整性问题的政策的必要性。教育工作者不仅必须以教学上合理的方式实施AI，而且还必须向学生传授对这些不断发展的数字工具的负责使用。
面向教育工作者的 AI 简介 2022 年 12 月 27 日至 2023 年 1 月 12 日
首届 FDP 于 2022 年 12 月 27 日至 2023 年 1 月 12 日举办，主题为“面向教育工作者的 AI 介绍”。来自昌迪加尔、喜马偕尔邦、旁遮普邦和马哈拉施特拉邦的 47 名参与者注册参加该计划。所有参与者都是来自不同学科的教师，例如物理治疗、教育、特殊教育、经济学、英语、商业、管理、工程和社会学。虚拟开幕式于 2022 年 12 月 27 日下午 4:30 举行。出席开幕式的嘉宾有印度大学协会 (AIU) 秘书长 Pankaj Mittal 博士、AIU 研究部联合主任兼负责人 Amarendra Pani 博士、Yogananda 人工智能和计算机科学学院院长兼 Shoolini 大学首席创新官 Ashish Khosla 先生、Shoolini 大学首席学习官 Ashoo Khosla 博士和各个会议的资源人员、Shoolini 大学的院长和高级教职员工以及来自各个机构的 47 名参与者。Ashoo Khosla 博士强调了终身学习和在教育中最佳利用技术的重要性。她以爱因斯坦的名言开场，“智力成长应该从出生开始，到死亡时才停止”。在这个项目中，我们的主要重点是技术和使用技术来提高教育工作者和管理人员的效率。Pankaj Mittal 博士对 Shoolini 大学在大学运作的各个方面使用技术所做的努力表示赞赏。为了在教学学习、研究、协作、持续和全面的评估和评价中充分利用技术，正如 NEP 20 所强调的那样，我们的教育工作者应该接受使用技术的培训。AIU 已主动为这一领域提供帮助，为十所大学提供学术和行政发展中心，每个中心将为各个领域的教师、管理人员和图书管理员组织十门课程。Mittal 博士明确表示，这些课程的主要动机是学习，而不是认证。Amarendra Pani 博士还强调了教育对技术的需求，而这只有通过对教师进行技术使用培训才能实现。Ashish Khosla 先生向听众介绍了本课程将涵盖的各种主题，强调了技术带来的快速变化的世界。我们必须通过在教育中有效利用人工智能的力量来改进教学学习过程。教育工作者将接触到二十种不同的工具，并在项目中使用这些工具。这是一次非常有益和互动的会议。这将帮助你们所有人成为你们机构中这些工具的大使。Ashish khosla 先生强调了这次会议的重要性，并表示它将为课程奠定基础。每个人都需要了解 AI。本次会议的概述是
重新定义人工智能时代对教育者的学生评估
摘要：人工智能 (AI) 在教育中的应用为改革有效的传统学生评估方法提供了理由。本文评估了传统评估实践在 AI 支持的学习环境中的相关性和有效性。它表明标准化测试的局限性在于它无法显示学习者在 AI 环境中采取的不同路径及其协作技能。本文建议应使用整体模型，将持续评估与提供即时反馈、个性化培训计划和智能考试的智能软件相结合。通过重新定义评估框架，教育工作者可以更好地适应当代教育的复杂性，培养创造力、批判性思维和公平获得技术增强的学习机会。本文还讨论了对教育中 AI 的道德担忧及其自身系统设计中的潜在偏见，以及需要制定构成性法规来保证评估过程的公平性和诚实性。
教育者如何平衡生成式人工智能的潜力与检测、纪律和不信任
有执照的特殊教育教师继续报告称，他们在生成式人工智能方面的培训和参与水平高于其他教师。然而，普通教育教师表示，他们的学校正在努力缩小这一差距。上学年，65% 的有执照的特殊教育教师报告接受过有关生成式人工智能使用政策和程序的正规培训，而没有执照的特殊教育教师只有 24%。这一差距已经缩小了 27 个百分点——现在 87% 的有执照的特殊教育教师报告接受过这种正规培训，而没有执照的特殊教育教师只有 73%。在学校要求教师提供有关生成式人工智能的意见这一话题上，有执照的特殊教育教师和没有执照的特殊教育教师之间的差距也缩小了 34 个百分点（上学年为 63% 对比 20%，本学年为 77% 对比 68%）。
NJ DIRECT 和 NJ 教育者健康计划会员指南
同居伴侣 — 与您建立同居关系的同性人士，定义见《同居伴侣法》第 2003 号公共法典第 246 章。任何州雇员、州退休人员或参与当地公共实体的合格雇员或退休人员的同居伴侣，只要该实体通过决议提供第 246 章健康福利，均有资格获得保险。注册时需要提供 2007 年 2 月 19 日之前出具的新泽西州同居伴侣证书复印件（或来自其他州或外国司法管辖区的有效证书，这些司法管辖区承认同性同居伴侣）和其他支持文件。同性同居伴侣保险的费用可能需要缴纳联邦税（详情请参阅您的雇主或《民事结合和同居伴侣情况说明书》）。
“对技能的观点” - 赋予发展中国家的高等教育教育者
在当今的动态和不断发展的教育格局中，数字教学法的整合，尤其是在高等教育中（HE），已成为关键的当务之急。本文旨在通过通过在线数字教学教学法的镜头探索数字教学法的作用来为正在进行的数字教学法论述做出贡献，以促进联合国（联合国）可持续发展目标4（SDG 4），以特别关注目标4C。UN SDG 4旨在确保包容性和公平的质量教育，并促进所有人的终身学习机会，而Target 4C解决了增加发展中国家合格教师的供应。2023年的可持续发展数字教学会议是教师开发的创新方法的催化剂，利用数字工具和平台超越地理障碍并培养包容性教学实践。本文探讨了会议中收集的关键见解和结果，从而阐明了其对促进UN SDG 4目标4C目标的贡献。本文通过提出一个想法框架（实施，开发，拥抱，适应）作为机构来支持采用数字教学法来实现可持续发展的结构化方法。
在K – 12教育者
这篇叙事文献评论的核心目的是对专业发展领导者可以采用的模型和实践有更深入的了解，以支持前者的成长和实践K -12教育者的批判性思维技能。评论在成人学习，批判性思维和K – 12教师专业发展的交叉点上综合了现有文献中的核心思想。审查始于对K -12教育者以及为教师提供成人学习经验的人的当前背景和挑战的描述。包括对关键术语和批判性思维的主要模型的检查。也探讨了发展成人学习者批判性思维能力的基本实践。审查结束了，对教师专业发展经验的促进者以及对可能进一步研究的可能领域的讨论产生了六个影响。关键词：成人学习，批判性思维，教育专业发展，学前教师教育，教师教育准备，教师学习，根据2022年对国家教育协会成员的民意调查，大约55％的教育工作者表示，他们更有可能早于计划早于K – 112教学专业。这个数字几乎是共同19日大流行之前几个月的两倍。此外，这些惨淡的数字得到了2022年9月的国家教育统计中心报告的证实，其中包括一半以上的美国公立学校开始了2022 - 2023年的学年。Nguyen等人的发现。Nguyen等人的发现。人手短缺的最高指示原因（69％）是缺乏可用职位的合格教师候选人（国家教育统计中心，2022年）。（2022）进一步提供了保守的估计，即2022-2023学年的163,000多名美国教师职位被不足的教师占领。尽管与此令人震惊的教育劳动力数据相关的固有挑战，但成人学习领导者存在一些机会，以重新思考教师培训和发展方法，而对于增加了专业学习和对职业前和实践教育工作者的支持的明确需求。对教师专业发展结构的关注为那些负责组织学习经验的人提供了一个机会，以考虑他们如何准备K – 12教育者，以通过定期采用批判性思维技能来计划和促进学生学习，以最大程度地提高课堂上的有效性。
教育工作者在教学中使用人工智能（AI）和数据的道德准则
学校通常会处理大量的教育数据，包括有关学生、家长、教职员工、管理层和供应商的个人信息。在教育领域收集、使用和处理的数据通常被称为“教育数据”。这些数据包括记录在学生信息系统中的数据，例如教育成就、家长姓名、评估成绩，以及使用数字工具时产生的微观层面数据。当学生与数字设备交互时，他们会产生数字痕迹，例如鼠标点击、打开页面的数据、交互事件的时间或按键。在课堂上使用智能辅导系统 (ITS) 时，学习数学或现代语言也会产生学习活动痕迹。所有这些数据可以结合起来，捕捉每个学生的在线行为。这种类型的痕迹数据（数字使用和学习活动痕迹）通常用于学习分析 (LA)。学生信息系统中的数据可以进一步用于资源和课程规划以及预测辍学和指导。