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第四次两年期更新报告（BUR-4）
国家项目主任：印度第四次国家信息通报及向《联合国气候变化框架公约》提交的其他新信息 印度政府环境、森林和气候变化部科学家-G Indira Paryavaran Bhawan，Jor Bagh Road，新德里 - 110003 传真：+91-11-20819212 电子邮件：sharath.kr@gov.in
引用：Abualrob, MM (2025)。创新教学：职前教师如何利用人工智能向四年级学生教授科学。当代教育技术，17 (1)，ep547。https://doi.org/10.30935/cedtech/15686
本研究旨在发现在职前教师使用 Copilot 技术时最常重复的提示，以及他们对在为四年级学生准备和规划科学课程时使用该技术的反思。采用探索性案例研究设计的定性研究方法，针对 20 名在职前教师进行有目的的抽样。样本分为四个焦点小组。通过对在职前教师的人工智能创作成果、他们的反思性日记条目以及四个焦点小组访谈期间发生的讨论进行文档分析来收集数据。研究结果表明，在职前教师最常使用的应用程序包括课程计划、教学媒体、真实评估、表格、图片、图画和教学策略。反思性日记和焦点小组访谈分析得出了六个主题，这些主题与在教学中使用 Copilot 方法有关。这些主题如下：发展对新想法的认知、吸引他们从未想到的事物的注意力、节省时间和精力、与学生需求兼容、减少人际交往和依赖性。
2024年冬季第二百五十四
中世纪发展起来的学术传统为我们提供了教学机构——大学；衡量学术进步的方法——学位；以及认可学生成就的适当仪式——毕业典礼。1875 年 6 月，普渡大学在椭圆形体育场举行了第一届户外毕业典礼，向一年级学生颁发了理学学士学位。1903 年，毕业典礼移至新落成的 Eliza Fowler 大厅。毕业班规模的稳步增长使得毕业典礼必须移至越来越大的设施：纪念体育馆、军械库、体育馆，并于 1940 年移至 Edward C. Elliott 音乐厅。1942 年 12 月，增加了第一届冬季毕业典礼，1943 年 8 月增加了第一届夏季毕业典礼。西拉斐特校区的毕业典礼今天举行，面向本学期末获得学位的毕业生。每年在世界各地的校园里举行的丰富多彩的毕业典礼是毕业生多年学习和准备的正式高潮和认可。2024 年，在春季、夏季和冬季毕业典礼上，约有 13,000 名学生将从西拉法耶特毕业，获得本科、研究生或专业学位。今年冬天，来自印第安纳波利斯分校的普渡大学学生首次被纳入毕业典礼。
HAZ MAT TECH 模块 4：危险品响应人员的高级技能完整描述：危险品技术人员的第四个模块
HAZ MAT TECH 模块 4：危险品响应人员的高级技能 完整描述：危险品技术员课程的第四个模块为危险品响应人员提供了正确控制和减轻损坏容器中危险品所造成的危害的知识。本课程将讨论并允许动手学习以下主题：损坏评估和产品行为、堵塞、修补、圆顶盖夹、过度包装、氯气应急包 A、B、C。我们还将讨论与加压容器、桶和中型散装容器相关的特殊注意事项。设计对象：所有应急响应人员 课程长度：24 小时 课程编号：01-09-0101
在新西兰Aotearoa的第四个排放预算上
减少人及其与2050年较低能力以及新的环境和新增强功能相关的选择的证据。 div>影响是经济和社会收益。 div>这是基于经济能力，更重要的好处在下降中发生。 div>提出的建议，在Awaka提出的空气健康健康健康状况的第四纳税人中。 div>划分结果，尤其是新西兰生活安装的民间因素。 div>但是，作为优先事项，一些行业和房主更加困惑。 div>政府有责任确保步骤以及每个产出的资源。 div>道歉，这些建筑物是从他的村庄使用的，以确保每年保存包裹。 div>
CGI 公布第四季度和 2024 财年业绩
• 营收为 146.8 亿美元，比去年同期增长 2.7%，以固定汇率计算则增长 0.9% 1 ； • 税前利润为 22.9 亿美元，比去年同期增长 4.2%，利润率 1 为 15.6%； • 调整后息税前利润 1 为 24.2 亿美元，比去年同期增长 4.5%，利润率 1 为 16.5%； • 净利润为 16.9 亿美元，比去年同期增长 3.8%，利润率 1 为 11.5%； • 扣除特定项目 1,3 的净利润为 17.7 亿美元，比去年同期增长 5.1%，利润率 1 为 12.0%； • 稀释每股收益为 7.31 美元，比去年同期增长 6.6%； • 不包括特定项目 1,3 的摊薄每股收益为 7.62 美元，比去年同期增长 7.8%； • 经营活动提供的现金为 22 亿美元，占收入的 15.0% 1 ； • 订单量为 160.4 亿美元，订单出货比为 109.3%；以及 • 积压订单 1 为 287.2 亿美元，或为年收入的 1.9 倍。
联合国大会第四次预防和控制非传染性疾病高级别会议筹备进程
EB156 - 联合国大会第三次非传染性疾病问题高级别会议政治宣言的后续行动 • 通过加强糖尿病的预防和控制来减轻非传染性疾病的负担 • 口腔健康 • 加速消除宫颈癌这一公共卫生问题的全球战略及其 2020-2030 年期间的相关目标和具体目标 • 预防和控制非传染性疾病全球协调机制在世卫组织非传染性疾病多利益相关方参与工作中的作用
第四加州的上限和贸易计划合规期（CP4）于2021年1月1日开始，并于2023年12月31日结束。此合规期i
关键点2021-2023完整的合规性遵守义务应不迟于：2024年11月1日，太平洋时间下午5:00。2021-2023完整的合规性期限合规性义务是2021、2022和2023年经过验证的涵盖排放量的总和，再加上任何经过验证的2020年涵盖的涵盖涵盖的排放，少于2023年和2023年涵盖了2023年的两年年度合规活动，在2022年和2022年涵盖的两年年度合规活动中投降了合规工具。合规性仪器跟踪系统服务（CITSS）帐户代表必须在2021-2023的全合规性期间合规性义务截止日期之前，在2024年11月1日，下午5:00 pm之前，将符合条件的仪器转移到实体的合规性帐户（Surdender Instruments）。符合条件的工具为：
埃森哲 - 季后赛季度和全年赛车赛-2024- ...
埃森哲（Accenture）主席兼首席执行官朱莉·斯威特（Julie Sweet）说：“我们在2024财政年度的表现表明了我们商业模式的韧性和敏捷性，规模的力量和行动中的重塑。我们提供了810亿美元的全美新预订，其中包括创纪录的125季度客户预订，超过1亿美元，现在拥有310个钻石客户，这是我们最大的关系。我们继续在生成AI方面加速我们的领导能力，我们认为这是未来十年中最具变革性的技术，今年将提供30亿美元的新预订。我们成功地为客户重塑和对我们业务的持续投资的成功策略已定位为2025财年的强劲增长。我要感谢我们每天工作的774,000人，他们每天都在深入了解客户的需求，使我们能够实现有利可图的增长，并为所有利益相关者创造更多的360°价值。”
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词