附加说明4级被设计为毕业目标,但并不代表毕业要求。对毕业和无监督实践的准备就绪是该计划主任的权限。此外,里程碑2.0包括修订和更改,这些修订和更改排除了使用里程碑作为高风险决策的唯一评估(即确定有资格或证书的资格)。5级旨在代表一个专业的居民/研究员,其子竞争的成就大于期望。里程碑主要是为形成性的发展目的而设计的,以支持个人学习者,教育计划和专业的持续质量改进。ACGME及其合作伙伴将继续评估和进行有关里程碑的研究,以评估其影响和价值。
● 确保为所有学生提供多层次支持系统 (MTSS) 学术、行为和社交情感过程和指导 ● 通用筛选器(2-8)-西北评估协会 (NWEA) 学业成绩测量 (MAP) - 阅读和数学 ● 通用筛选器(K-1)- NWEA MAP 阅读流畅度 ● 霍顿·米夫林·哈考特数学筛选器 (1) ● Fastbridge aReading 和 aMath (2-5) ● mySAEBERS (2-12) - 社交/情感 ● SAEBERS (K-12) - 社交/情感 ● 内布拉斯加州以学生为中心的评估系统 (NSCAS),适用于 3-8 年级 ● 形成性和总结性课堂评估 ● 对个人学生技能水平进行基准测试 ● 实施和维护与 Covid - 19 相关的新确定的 504 和 IEP。
我们可以共同做更多的事情来支持年轻人在成长时期的金融教育。通过将他们作为国家战略的优先受众,我们可以更明智地协调学校的金融教育教学方式。2019 年,国际著名经济学家 Annamaria Lusardi 和她的同事发表了一篇评论文章,回顾了 1000 多项关于该主题的已发表研究,并发现强有力的证据表明,金融教育可以改善金融知识和行为,尤其是在预算、储蓄和信贷方面。她还指出,全球国家战略在提升金融福祉和帮助全球政策制定者方面发挥着重要作用。
实际上,H2HUB是橡胶在道路上撞到的地方:这些是从一开始就获得技术的形成机会。美国和宾夕法尼亚氢景观的发展将涉及新的基础设施,新的劳动力和新行业。由此产生的市场将对该州的能源格局及其建造的社区产生重大影响。考虑到这种影响,并考虑了管理不良的氢气携带的气候和健康风险的套件,宾夕法尼亚州的决策者必须采取氢气部署和政策,以良好的谨慎行事,以最大程度地提高气候,健康和经济利益,并最大程度地减少危害后果。此外,如果没有强大的公众参与,计划和设计这个新的行业就无法完成。
基于形成性研究中确定的需求,本文介绍了 NB2Slides,这是一种人工智能系统,可帮助用户撰写数据科学工作的演示文稿。NB2Slides 使用深度学习方法以及基于示例的提示从计算笔记本生成幻灯片,并根据用户的输入(例如,观众背景)来构建幻灯片。NB2Slides 还提供了将幻灯片与笔记本链接起来的交互式可视化,以帮助用户进一步编辑幻灯片。对 12 位数据科学家的后续用户评估显示,参与者认为 NB2Slides 可以提高效率并降低创建幻灯片的复杂性。然而,参与者质疑完全自动化的未来,并提出了人机协作范式。
-注:此处给出了微型项目、作业和工业参观的建议清单。课程老师可以添加类似的活动。对于本课程,学习计划中每周分配 1 小时用于 SL(自学)。考虑到 15 小时的自学工作,课程老师必须分配一项或两项任务,这些任务可能是作业和/或微型项目和/或工业参观的组合。微型项目有望作为小组活动完成。课程老师可以分配特定的学习或任何其他技能发展任务。根据分配的任务,课程老师可以为持续(形成性)评估设置评分标准。SLA 分数应根据持续评估记录授予。
Michael Scriven 200 年 2 月 7 日 一般说明 A:在本文件中,“评估”是指确定优点、价值或重要性(缩写为 m/w/s);“被评估对象”是指被评估的对象;“优点维度”又称“优点标准”是指与被评估对象的 m/w/s 相关的特征。这是评估人员使用的工具,因此需要了解评估词汇中的一些术语,例如形成性、无目标、排名;它们的定义可以在《评估词典》(Scriven,1991 年)或评估词汇表(在线网址:evaluation.wmich.edu)中找到。仅为简化起见,使用“方案”一词,而不是“方案、计划或政策,或对它们的评估,或对它们的评估的设计,或对它们的评估或可评估性的报告”。
b) 期末考核将采用总结性考核方法。根据 DGT 的指导方针,DGT 将在年底举办全印度贸易测试,以颁发国家工艺指导员证书。学习成果和评估标准将作为设置期末考核试卷的基础。期末考试期间,外部考官还将按照评估指南中的详细说明检查个别学员的个人资料,然后再为实践考试打分。2.4.1 通过标准考试科目的分数分配贸易实践、TM 实践、软技能实践考试和形成性评估的最低通过率为 60%,其他所有科目的最低通过率为 40%。没有宽限分数。2.4.2 评估指南
• 了解生成式人工智能的优势、劣势、机会和威胁 • 考虑其他机构的反应 • 研究适应生成式人工智能评估的指南 • 反思当前对生成式人工智能的实践和担忧 • 在 ChatGPT 中测试不同的提示 • 分析由 ChatGPT 生成的文本 • 讨论如何使论文问题更具“人工智能弹性” • 使用评分标准和评分标准改进评估 • 认识到生成式人工智能时代评估设计的重要性 • 了解评估变化的过程和文档 • 设计不同的评估任务并在形成性评估和总结性评估之间取得适当的平衡 • 将学习技术工具应用于不同的评估类型 有关更多信息,请发送电子邮件至 ils-ale@greenwich.ac.uk。