推到了欧洲社会的边缘,许多罗姆人和旅行者社区努力应对环境不公的现实。位于垃圾填埋场,废物处理地点和工业区附近,许多社区被迫忍受这种环境危害的后果,居住在临时营地或隔离所谓的“定居点”。环境不公的幽灵在大多数人口隐藏的背景下起作用,因为这些罗姆人社区面临着对空气,水和地面污染的暴露量,并伴随着相关的健康风险。这些社区中的许多社区经常被否认能够平等获得基本资源,例如清洁水,卫生和负担得起的能源,从而带来了更加复杂的挑战,强调了对环境种族主义的更深入的叙述。
这项研究的目的是确定大学生在在线课程中使用Chatgpt的经验。样本由来自土耳其一所州立大学的84位副学位学生组成。在研究中使用了一种多方法方法。尽管使用聊天机器人可用性量表收集了定量数据,但使用我们开发的半结构化访谈表收集了定性数据。使用描述性和内容分析方法分析数据。根据调查结果,ChatGpt具有优势,例如用户友好的界面以及快速,简洁,相关的响应。强调了其对学习过程的贡献,提供的信息足够且面向主题。强调了聊天机器人功能的可理解性及其沟通的清晰度。但是,存在缺点,例如绩效问题,错误频率和提供误导信息的风险。对聊天机器人可能面临的潜在困难在模棱两可的对话中可能会遇到的问题,并且提供了有关隐私问题的信息不足。总而言之,基于积极的可用性印象,Chatgpt被公认为是一种潜在的教育工具。但是,需要更多的研究来安全使用。对实践或政策的影响•基于积极的可用性印象,学生和讲师可以使用CHATGPT来支持教育活动。•CHATGPT可以促进和增强学生的个性化学习经历。•CHATGPT可用于所有高等教育课程。•用户应该对Chatgpt提供的答案的准确性和可靠性谨慎。•决策者应采取预防措施,以应对隐私,道德,机密性和安全性等风险,这可能是由于在教育中使用人工智能而产生的。关键字:人工智能,聊天机器人,在线学习,学生经验,可用性介绍人工智能的概念(AI),首次由麦卡锡(1956年,Russell&Norvig,2010年)引用,以各种方式定义了诸如Charniak和McDermott(1985年)(1989年)(1989年)(1999年)(1999年)(1999年) (1992)。Bellman(1978)将AI定义为与人类思想有关的过程的自动化,例如决策,解决问题和学习。Kurzweil等。 (1990)将AI描述为可以使用人类智能执行任务的机器的艺术。Kurzweil等。(1990)将AI描述为可以使用人类智能执行任务的机器的艺术。
1 伦敦卫生与热带医学院公共卫生与政策学院、卫生服务研究与政策系,伦敦,英国,2 伦敦卫生与热带医学院全球慢性病中心,伦敦,英国,3 贝鲁特美国大学卫生科学学院、人口与健康研究中心,贝鲁特,黎巴嫩,4 红十字国际委员会,贝鲁特,黎巴嫩,5 红十字国际委员会,日内瓦,瑞士,6 日内瓦大学医院热带与人道主义医学科,日内瓦,瑞士,7 丹麦红十字会,贝鲁特,黎巴嫩,8 丹麦红十字会,哥本哈根,丹麦,9 黎巴嫩红十字会,贝鲁特,黎巴嫩,10 黎巴嫩公共卫生部初级卫生保健和社会健康部,11 贝鲁特美国大学卫生科学学院、流行病学与人口健康系,黎巴嫩,12非传染性疾病流行病学,流行病学和人口健康学院,伦敦卫生和热带医学院,伦敦,英国
本研究旨在探讨社交互动在学生非正式学习环境中所起的作用,为理解学生在非正式学习空间中的体验以及为政策制定者在非正式学习空间中纳入更多社交互动机会提供参考。在对 Scopus 和中国国家知识基础设施 (CNKI) 数据库进行系统搜索以确定过去十年内发表的相关研究时,遵循了 PRISMA 声明。非正式学习空间和社交互动的搜索策略包括关键词和受控词汇的组合。根据预先定义的纳入标准,选择了十二项研究进行分析,包括以英文和中文发表的文章、在同行评审期刊上发表的科学文章以及研究学生在非正式学习空间和社交互动中体验的研究。本研究的结果包括对非正式学习空间的描述、社交互动的概念化以及社交互动对学生学习和参与的积极影响。根据研究结果,教育工作者和政策制定者需要创造促进包容和参与的社交互动的环境。该研究发现了文献中的空白,并提出了未来研究的方向,包括探索更广泛的非正式学习空间和研究优化学生体验的具体设计元素。关键词:参与;非正式学习空间;自学;社交互动;学生体验;系统评价
护理人员是向患有残疾、精神疾病、慢性或危及生命的疾病、酒精或其他药物依赖、体弱或年老的家庭成员或朋友提供无偿护理和支持的人。由于父母无法照顾 18 岁以下儿童,因此非正式亲属护理人员也被视为护理人员。护理人员主要是家庭成员,但也可能是朋友、邻居或同事。非正式护理人员不要与通常被称为“护理人员”的有偿支持工作者混淆,不同之处在于支持工作者是全职就业并获得报酬的,享有就业的所有福利。相反,非正式护理人员履行护理职责时没有报酬,除了澳大利亚政府提供的最低护理人员报酬和津贴。
视觉错觉为大脑在感官输入下对世界的解释提供了宝贵的见解。然而,大脑活动转化为幻觉体验的确切方式仍然很大程度上未知。在这里,我们利用大脑解码技术结合深度神经网络 (DNN) 表示将幻觉感知重建为大脑活动的图像。重建模型在自然图像上进行训练,以建立大脑活动与感知特征之间的联系,然后在两种类型的错觉上进行测试:虚幻线条和霓虹色扩散。重建揭示了与幻觉体验一致的线条和颜色,这些线条和颜色在源视觉皮层区域有所不同。这个框架提供了一种将主观体验具体化的方法,揭示了大脑对世界的内部表征。
每次对话都是由一个主持人进行的,该协助者在与社区/重点领域的儿童,年轻人和家庭直接合作方面进行了专业知识。我们很幸运有一个主持人会讲旁遮普语,这在与将其称为第一语言的家人和年轻人交谈时,可以更好地参与。这使年轻人和父母能够尽可能舒服地回答问题。主持人可以自由地通过修改或提出其他问题或围绕问题设计和运行活动来应对所涉及的人们的需求,以使会议尽可能吸引人,敏感和安全。例如,RCPCH和美国工作人员改编了这些材料,使年幼的孩子更具吸引力。
摘要 机器翻译 (MT) 与人工智能 (AI) 的结合显著提高了机器翻译系统的精确度,其翻译质量可与熟练的人工翻译相媲美。这一创新拓宽了人工智能机器翻译系统的适用性,吸引了各种用途的用户。本文探讨了以下领域:人工智能机器翻译,特别是谷歌翻译 (GT) 在英语作为外语 (EFL) 课堂中的应用。实证研究结果和最近的研究表明,学生越来越依赖机器翻译,特别是在英语不是母语的高等教育环境中。本研究的目的是深入了解在课堂上使用谷歌翻译的 EFL 学习者的实践、信念和目标。通过问卷调查以及前后测试收集了 234 名大学生的数据,以比较有无谷歌翻译帮助的写作草稿的质量。研究结果与之前在世界各地进行的研究结果一致,这些研究强调了人工智能机器翻译不仅可以提升学生的学习体验,还可以培养更多独立学习者的巨大潜力。研究还表明,学生对 GT 持积极态度,并采用多种搜索策略来解决各种与语言相关的挑战。关键词:人工智能、英语作为外语、谷歌翻译、机器翻译、写作。引用 | Alharbi,W.(2023 年)。人工智能机器翻译在 EFL 课堂中的使用和滥用:一项探索性研究。教育与电子学习研究杂志,10 (4),689–701。10.20448/jeelr.v10i4.5091 历史记录:收到日期:2023 年 7 月 31 日修订日期:2023 年 9 月 20 日接受日期:2023 年 10 月 4 日出版日期:2023 年 10 月 24 日许可:本作品已获得知识共享署名 4.0 许可出版商:亚洲在线期刊出版集团
精神病经历(PES)发生在5 - 10%的一般人群中,并且与儿童创伤和产科并发症有关。然而,这些关联下的神经生物学机制尚不清楚。使用了父母和孩子的雅芳纵向研究(ALSPAC),我们研究了138名20岁的年轻人(n = 49个怀疑,n = 53,定义,n = 36个精神病)和275个对照。Voxel-based morphometry assessed whether MRI measures of grey matter volume were associated with (i) PEs, (ii) cumulative childhood psychological trauma (weighted summary score of 6 trauma types), (iii) cumulative pre/peri-natal risk factors for psychosis (weighted summary score of 16 risk factors), and (iv) the interaction between PEs and cumulative trauma or pre/peri-natal risk.pes与较小的左后扣带回(p fwe <0.001,z = 4.19)和丘脑体积(p fwe = 0.006,z = 3.91)有关。累积前/围产期风险与较小的左下扣带回体积有关(P FWE <0.001,Z = 4.54)。A signi fi cant interaction between PEs and cumulative pre/perinatal risk found larger striatum ( p FWE = 0.04, Z = 3.89) and smaller right insula volume extending into the supramarginal gyrus and superior temporal gyrus ( p FWE = 0.002, Z = 4.79), speci fi cally in those with de fi nite PEs and psychotic disorder.累积的儿童创伤与较大的左背纹状体(P FWE = 0.002,Z = 3.65),右前额叶皮层(P FWE <0.001,Z = 4.63)和所有参与者中较小的左岛体积相关(P FWE = 0.03,Z = 3.60),并且与PES组无关。总而言之,预/周期的危险因素和儿童心理创伤会影响相似的大脑通路,即较小的岛状和较大的纹状体体积。在患有更严重的PE的患者中,前/围产期风险的影响最大,而在所有参与者中都看到创伤的影响。总而言之,环境风险因素会影响与精神分裂症有关的大脑网络,这可能会增加个人发展以后精神病的倾向。