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语言研究理论与实践目录
摘要——多年来，指导性 SLA 研究强调不同教学情境中的纠正反馈 (CF) 互动，并表明 CF 在 L2 发展中的促进作用。然而，很少有研究调查教师的 CF 实践与他们的信念及其对学习者在传统语言学习情境中吸收的影响。通过结构化观察和半结构化访谈，本研究在美国一所 K-12 学校的一个中低 (LI) 班和一个中高 (HI) 班中考察了两位教师的 CF 实践、信念及其对阿拉伯语作为传统语言 (AHL) 情境中的 L2 学习的影响。从两个有 30 名学生的班级收集了总共 20 小时的观察数据，并根据 Lyster 和 Ranta (1997, 2007) 的 CF 类型分类法进行编码。访谈数据是从两位班主任那里收集的，并基于扎根理论方法进行主题编码和分析。结果表明，两位教师都对 CF 抱有积极的看法，并且偏爱隐性 CF 和提示。LI 教师的 CF 实践在很大程度上反映了他们的 CF 信念，而 HI 教师的实践则完全反映了他们的 CF 信念。LI 教师主要针对学习者的词汇错误提供反馈，而 HI 教师主要针对学习者的语法错误做出回应。LI 教师使用引出、重述和元语言反馈被证明可以有效地提高吸收率和修复率。另一方面，在 HI 教师的课堂上，引出和澄清要求是最有效的 CF 类型。研究结果表明，具有 CF 知识的教师可以提供 CF，最终可能导致高吸收率和修复率。索引术语 — 纠正反馈、学习者吸收、CF 信念、CF 实践、母语使用
消费者行为和基于选择的联合分析
陈述偏好引出法通过“仅仅询问”消费者的口味、感知、评价、态度、动机、生活满意度和/或意向选择来收集数据。基于选择的联合分析 (CBC) 要求受试者在旨在模拟市场体验的实验中从假设菜单中做出选择。陈述偏好法在经济学中存在争议，尤其是对于非市场商品的评价，但 CBC 分析在营销和政策分析中被广泛接受和使用。陈述偏好实验的前景在于，它们可以提供比从显示的市场观察中获得的更深层次和更广泛的消费者偏好结构数据，通过对选择环境的实验控制来绕过实际市场均衡中的反馈。风险在于它们给出的消费者画像不能预测真实的市场行为。它
口语能力面试熟悉指南
认证过程包括四个阶段。第一阶段包括在线聆听和评分活动。第二阶段包括考生进行现场导师指导的口语能力面试。在第三阶段，考生独立进行各种能力水平和子水平的面试，并提交给导师进行审查和反馈。导师会就结构、诱导和评分技能提供详细反馈。第四阶段要求考生在导师指定的能力水平上进行认证 OPI。这些 OPI 将接受评估，并决定考生是否被推荐获得认证。ACTFL 测试员认证有效期为四年，在此期间，测试员必须完成一次性的重新规范和复习活动。测试员还必须每四年重新认证一次。
基于EEG的BCI情感识别：调查
摘要：影响计算是一个人工智能领域，可以识别，解释，过程和模拟人类的影响。可以通过基于脑电图（EEG）的大脑计算机接口（BCI）设备来感知用户的情绪状态。使用这些工具在情感识别方面进行研究是一个具有多个跨学科应用程序的快速增长的领域。本文对2015年至2020年相关科学文献进行了调查。从计算机科学的角度来看，它列出了算法应用中算法应用的趋势和比较分析。我们的调查概述了数据集，情感启发方法，特征提取和选择，分类算法和性能评估。最后，我们为未来的发展提供见解。
HCI 研究人员如何描述他们的软件工具？多模式交互工具概要调查的见解
[1] Abdullah X. Ali、Meredith Ringel Morris 和 Jacob O. Wobbrock。2019 年。Crowdlicit：一种用于开展分布式最终用户诱导和识别研究的系统。2019 年 CHI 计算机系统人为因素会议论文集。ACM，美国纽约州纽约，1-12。https://doi.org/10.1145/3290605.3300485 [2] Khalil J. Anderson、Theodore Dubiel、Kenji Tanaka、Marcelo Worsley、Cody Poultney 和 Steve Brenneman。2019 年。化学舱：一种用于课堂的多模式实时回顾工具。2019 年国际多模式交互会议（ICMI '19）论文集。 ACM，纽约，纽约州，美国，506–507。https://doi.org/10.1145/3340555.3358662 [3] Muhammad Zeeshan Baig 和 Manolya Kavakli。2020 年。多模态系统：分类、方法和挑战。arXiv：2006.03813 [cs.HC]
通过从人类反馈中进行强化学习来学习飞机操纵行为的可解释模型
高速喷气式飞机的飞行员需要经过多年的高级训练才能获得出色的操控能力。如果能够将飞行员和其他领域专家的技能、知识和偏好提炼成一个能够捕捉真实操控行为的软件模型，那么这种方法将具有重大的实用价值。这种模型的可扩展性将使其可用于战略规划演习、培训以及其他软件系统的开发和测试。这将使人类驾驶专业知识这一稀缺资源获得更大的回报。这一愿景面临着实际挑战，即准确地获取所需知识以将其编入自动化系统。在许多需要直觉决策和快速运动控制的情况下，专家们一看到良好的操控性就知道，但并不总是能用形式或语言术语表达原因 [1]。∗ 显性知识获取策略也可能非常耗时，任何依赖专家演示的方法也是如此。这促使人们采用一种使用稀疏数据源的基于学习的方法。鉴于透明度对于安全至关重要的航空应用的重要性 [2、3]，任何此类方法都必须学习一个可解释（即人类可读和可理解）的专家知识模型，以促进信任和验证。本文提出了一种可能的解决方案。我们使用人工智能强化学习 (RL) 代理来生成模拟飞行轨迹数据集，然后咨询专家以获得对这些轨迹的成对偏好，表明哪一个是针对给定感兴趣任务的首选解决方案。众所周知，成对偏好引出具有稳健性和时效性，并为组合来自多个专家的数据提供了基础，而无需就共同的评分系统达成一致。然后，我们使用统计学习算法以基于规则的树结构形式构建收集到的偏好的可解释解释模型。反过来，该树被用作奖励函数来训练代理生成更高质量的轨迹，并迭代该过程直至收敛。最终结果是两个不同的输出，它们可以形成未来规划、培训和开发软件的宝贵组成部分：
学习可解释的飞机操纵行为模型...
高速喷气式飞机的飞行员需要经过多年的高级训练才能获得出色的操控能力。如果能够将飞行员和其他领域专家的技能、知识和偏好提炼成一个能够捕捉真实操控行为的软件模型，那么这种方法将具有重大的实用价值。这种模型的可扩展性将使其可用于战略规划演习、培训以及其他软件系统的开发和测试。这将使人类驾驶专业知识这一稀缺资源获得更大的回报。这一愿景面临着实际挑战，即准确地获取所需知识以将其编入自动化系统。在许多需要直观决策和快速运动控制的情况下，专家一看到良好的操控性就知道，但并不总是能用形式或语言术语表达原因 [1]。∗ 显性知识获取策略也可能非常耗时，任何依赖专家演示的方法也是如此。这促使人们采用使用更稀疏数据源的基于学习的方法。鉴于透明度对于安全关键型航空应用的重要性 [ 2 , 3 ]，任何此类方法都必须学习可解释（即人类可读和可理解）的专家知识模型，以促进信任和验证。本文提出了一个可能的解决方案。我们使用人工强化学习 (RL) 代理来生成 si 数据集
将是欧盟合作机制的主要驱动力
摘要欧盟合作机制用于集中太阳能（CSP）项目可以用一块石头杀死两只鸟。首先，当可变可再生能源无法产生时，CSP电力可以涵盖需求。第二，在合作机制下部署的CSP项目可能有助于欧洲范围内的资源使用和网格人物的优化。本文分析了CSP的可调节性是否是使用该技术合作机制的主要驱动力。基于对不同类型的利益相关者的专家启发和调查，我们的结果表明，确实，调度性将是将来使用合作机制的主要驱动力。调查结果表明，需要两种类型的政策干预措施来鼓励将这些机制用于CSP。某些政策措施应针对技术本身，而其他政策应针对合作机制。