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高等教育教学的解释学分析
引言“向前迈进”和融入新技术的迫切需要长期以来一直推动着高等教育的发展。在过去十年中，世界各地的教学人员都被鼓励将各种数字技术融入教学和学习环境中。大量资源已被投入到支持教师技术应用的举措中。其中包括教师培训计划和以技术为重点的单位，为教师提供技术和教学指导（Tømte 等人，2019 年），这些单位是变革的中心。这类计划的一个基本假设是，由于开发高效的技术增强学习绝非易事，因此教师必须成为称职的学习设计师（Conole 和 Fill，2005 年；Dobozy 和 Cameron，2018 年）。正如 Lai 和 Bower（2019 年）所强调的那样，高质量的技术增强学习需要了解技术的可供性以及教师和学生在数字环境中的角色，等等。为了有效地整合这些方面，教师需要进行学习设计。在这里，学习设计通常包括“规划和/或实际开发特定教学或学习资源的过程”（Kali 等人，2015 年，第 174 页）。Goodyear（2005 年）将其描述为“教育设计”，他将其定义为“在特定情况下构建如何支持学习的表述所涉及的一系列实践”（第 82 页）。虽然这个想法
养育方式和家庭经济对高等教育学生心理健康和学习模式的影响
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稀释液体的丰度
更高形式的对称性是对物质拓扑阶段进行分类的宝贵工具。然而，由于存在拓扑缺陷，相互作用多体系统中出现的高色对称性通常不准确。在本文中，我们开发了一个系统的框架，用于建立具有近似更高形式对称性的有效理论。我们专注于连续的u（1）q形式对称性和研究各种自发和显式对称性破坏的阶段。我们发现了此类阶段之间的双重性，并突出了它们在描述动态高素质拓扑缺陷的存在中的作用。为了研究物质这些阶段的平衡性动力学，我们制定了各自的流体动力学理论，并研究了激发的光谱，表现出具有更高形式的电荷松弛和金石松弛效应。我们表明，由于涡流或缺陷的增殖，我们的框架能够描述各种相变。这包括近晶晶体中的熔融跃迁，从极化气体到磁流失动力学的血浆相变，旋转冰跃迁，超流体向中性液体转变以及超导体中的Meissner效应。
应对高等教育中人工智能时代的复杂性
从系统层面来看，伯明翰大学数学教授兼教育政策和学术标准副 PVC 迈克尔·格罗夫 (Michael Grove) 热衷于确保高等教育提供者解决与学生在学习过程中使用最佳 Gen AI 工具的财务成本相关的公平获取问题。要访问 Open AI 的 GPT-4 大型语言模型，目前需要每月支付 20 美元订阅 ChatGPT Plus。相反，迈克尔建议鼓励学生使用 Copilot，它集成在 Microsoft Bing 搜索引擎中，允许免费访问 GPT-4，如果学生注册免费的 Microsoft 帐户，还可以扩展功能。迈克尔的评论鼓励该行业专注于集成 Gen AI 工具，以便将它们编织到现有平台的结构中，并让所有学生无论预算多少都可以普遍使用。这可以防止隐藏在付费墙后面的工具泛滥。
小型模块化反应堆和先进模块化反应堆的发展：对高活性废物和乏燃料管理的影响
出于能源安全和环境原因，尤其是考虑到部署 GW 级反应堆的困难，国际上和英国国内都大力推动 SMR 和 AMR 设计及其商业部署的开发。在许多情况下，这将涉及政府通过英国核能公司 (GBN) 提供的财政和实际支持，该支持已由《2023 年能源法》纳入法定基础。然而，至关重要的是，在支持和开发这些技术的过程中，要充分考虑这些后端操作，以避免可能代价高昂的错误和未来风险，其后果可能会落在英国纳税人的身上，并在未来很长一段时间内承担。一个例子是追求反应堆技术 (Magnox 和 AGR) 1，这导致英国储存了大量辐照石墨，由于其数量庞大、放射性核素复杂且寿命长，管理存在重大问题。2 例如，要想在 21 世纪的反应堆中成功部署石墨，就需要仔细考虑，以避免出现此类问题
摩洛哥高等教育的数字化转型
摘要：组织的数字化转型，尤其是大学的数字化转型，早于第四次工业革命（也称为 4.0），它建立在新一代智能、机器人化和互联工业的基础上。本通讯的目的是概述摩洛哥大学在数字化转型中的现状，以解决以下问题：摩洛哥大学数字化转型的成功和挑战是什么？为了理解这个非常当前的话题，我们利用了一个强大的概念和理论框架。在我们的方法论方面，我们采用解释主义方法，同时使用探索性定性研究来更好地了解大学的数字化转型是如何发展的，同时研究其实施挑战和参与限制。
提供还是惩罚？学生对高等教育生成AI的看法
众所周知，生成的AI工具经常产生虚构的事实，统计或引用为“幻觉”。我们问学生他们与AI产生的文本中出现幻觉的频率。他们倾向于觉得幻觉比频繁出现的偶尔是一个偶尔的问题，最受欢迎的选择是“很少”（17％）和“经常”（14％）。使用生成AI的人中最受欢迎的选择是“不知道”，由超过三分之一（35％）的AI用户选择。这可能表明学生经常使用生成的AI来知道它的可靠性，但它也可能表明这些学生并没有努力验证生成性AI产生的信息，并且可能会借鉴不准确的信息和引用。
Duah, J. 和 McGivern, P. (2024)。生成人工智能如何模糊高等教育中的作者身份和学术规范的概念，从而需要明确的大学使用政策。国际信息与学习技术杂志，41 (2)，180-193。https://doi.org/10.1108/IJILT-11-2023-0213
目的：本研究考察了生成人工智能 (GenAI)，尤其是 ChatGPT 对高等教育的影响。使用 GenAI 生成内容的便利性引起了学术界对其在学术环境中的作用的担忧，尤其是在总结性评估方面。本研究通过研究大学生和教职员工对 GenAI 在大学中的作用的当前和未来问题的看法，为文献做出了独特的贡献。设计/方法/方法：一种定性方法，涉及与四名学生和一名讲师进行五次一对一半结构化访谈，探讨了 GenAI 文本生成在学术界的道德和实践问题。选择归纳主题分析是因为它提供了与研究目标一致的细微见解。
