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读写课程实施计划 03.26.24
SFUSD 试点的最佳实践 为了实现我们的三年级识字目标，我们在许多学校实施了一项基于研究的州批准课程的强有力试点，并于今年 8 月至 1 月开展了数据收集过程。我们与 TNTP 合作，分析了结果并评估了从课堂观察和教师调查中收集的数据中的主题，以便为课程采用提供最终建议。此外，我们还根据从数据收集中得到的经验教训制定了课程采用的实施计划。课程试点的学生成绩令人鼓舞。经验教训的分析得出了一些值得注意的主题，包括以下支持学校高质量实施的最佳实践：
U Coenpesy - 学校教育与扫盲系
自 1967 年以来，印度每年 9 月 8 日都会庆祝国际扫盲日，以促进成人识字和教育。印度政府与各邦和联邦属地合作，将国际扫盲日组织成一项大型活动。包括尊敬的印度总统在内的贵宾出席了此次活动。
神经可塑性在精神疾病病理生理学和治疗中的作用：综合文献综述
神经可塑性是指大脑响应内部和外部刺激而改变和适应的能力。通过改变神经元或神经胶质细胞的数量、形成新的回路、加强或削弱特定突触、改变树突棘的数量和/或其他机制，神经可塑性有助于突触强度的动态和适应性变化 [1][2]。然而，神经可塑性的受损与精神和神经系统疾病的发展有关，包括抑郁症样疾病 [3][4]。事实上，重度抑郁症 (MDD) 患者的神经发生和突触可塑性降低 [3]。其他研究表明，在患有 MDD 的个体中观察到神经可塑性异常 [4]。神经可塑性降低可归因于表观遗传机制对参与突触可塑性的基因的转录调控 [4]。这种损伤对与 MDD 相关的认知和情感症状的发展有显著影响 [3]。诱导或利用神经可塑性已成为一种有前途的治疗方法，可以抵消这些适应不良的影响并缓解症状 [3]。开发刺激神经可塑性的新方法可能是补充目前针对神经可塑性的精神疾病疗法的有效方法。然而，仍然需要进一步研究神经可塑性如何促进精神疾病的发展。尽管如此，确定神经可塑性在精神疾病中是如何被调节和改变的，对于开发针对神经可塑性潜在异常的治疗方法是必要的 [3]。
AI转向道德文学批评
摘要：人工智能（AI）工具，利用先进的语言模型，获取和模仿人类文学创作。这些工具具有迅速产生大量多种多模式文学作品的能力，符合个性化的读者偏好，并与读者进行互动交流，从而促进了人类与AI之间的协作创造范式。在AI时代，作者，文学作品，读者和批评家的角色将经历重大的转变。AI文学对定义文学中传统概念的现有文学理论提出了挑战，因此需要重新建立和进步文学批评。及其跨学科属性的道德文学批评（ELC）致力于使用科学的理论方法研究文学创造的机制及其道德意义。在其原始理论框架上建立了，ELC积极解决了AI文献研究引起的问题和需求。 nie Zhenzhao对语言和文本的定义有助于研究未来的文学类型及其意义。 AI文献的叙述，美学和教育方面也将成为ELC进一步创新和发展的焦点和领域。 科学选择阶段代表了AI时代，并且随着AI转弯，ELC经历了重大的转换。 关键字：AI转；道德文学批评；科学选择； AI文献作者：Lyu Hongbo是江南大学外国研究学院讲师（中国Wuxi 214122）。，ELC积极解决了AI文献研究引起的问题和需求。nie Zhenzhao对语言和文本的定义有助于研究未来的文学类型及其意义。AI文献的叙述，美学和教育方面也将成为ELC进一步创新和发展的焦点和领域。科学选择阶段代表了AI时代，并且随着AI转弯，ELC经历了重大的转换。关键字：AI转；道德文学批评；科学选择； AI文献作者：Lyu Hongbo是江南大学外国研究学院讲师（中国Wuxi 214122）。她目前的研究兴趣是儿童图画书和道德文学批评（电子邮件：lyuhongbo@qq.com）。Fang Wenkai（通讯作者）是江南大学外国研究学院教授（中国Wuxi 214122）。 他的学术兴趣是道德的文学批评和美国CLI-FI批评（电子邮件：fangwenkai@jiangnan.edu.cn）。Fang Wenkai（通讯作者）是江南大学外国研究学院教授（中国Wuxi 214122）。他的学术兴趣是道德的文学批评和美国CLI-FI批评（电子邮件：fangwenkai@jiangnan.edu.cn）。
经济素养：它是什么？为什么它很重要？
储备银行公共教育计划的核心目标之一是提高经济素养。虽然经济素养的社会效益已得到充分证实，但定义这一术语的含义却并非易事，几十年来一直是争论的焦点。本文探讨了“经济素养”的含义。为了得出一个可行的定义，本文讨论了一个人应该理解哪些经济原则才能被视为具有经济素养，以及他们应该熟悉的主题和我们期望他们表现出的思维方式。在此过程中，本文区分了经济素养和金融素养。本文最后提出了未来研究的问题，即如何衡量澳大利亚的经济素养以及如何支持它。
在...中整合人工智能素养模块
人工智能 (AI) 的快速发展有望为包括建筑业在内的各个行业带来变革性效益。为了应对这一不断变化的形势，建筑专业的学生不仅必须利用 AI 的潜力，还必须掌握其道德考量和潜在挑战。因此，在建筑教育中，培养未来专业人士的 AI 素养越来越重要。本研究开发了“建筑中的 AI”课程模块并将其整合到本科建筑管理课程中。主要目标是通过一种综合的方法让学生掌握 AI 素养，这种方法既包括理论知识，涵盖基本 AI 概念及其在建筑中的应用，也包括实际动手经验，例如专注于个人防护设备 (PPE) 检查的计算机视觉项目。课程模块实施的结果表明，学生在学习模块后对 AI 基础知识有了基本的了解，例如数据集注释、模型开发、部署和评估。定性反馈表明，学生有动力进一步探索建筑中的 AI 相关主题，并确定了几个他们感兴趣的主题。这些发现证实了所提模块的有效性，并为进一步开发和加强建筑教育中与人工智能相关的模块提供了宝贵的见解。关键词：人工智能、人工智能素养、建筑教育
凝聚力课程：扫盲更新2023-24
从我们社区的学校进步计划开始，教学团队开会以开发智能目标，以确保所有种族，背景和能力的学生都在高水平上取得成就，证明了三年级的阅读能力和八年级的数学熟练程度，并为成功的大学和职业而毕业。地区的目标是集中于阅读，数学和院长成功的（2023-2026地区目标）。在夏季学院（2023年6月）期间，建立领导团队（BLT）开会，以发展和/或完善其建筑目标，以专注于与学校相关且重要的问题，而BLT认为会影响整个地区目标。建立目标逐渐滴入，以告知和影响PLC的成绩和内容领域团队以及个人教师目标。
用户对人工智能信任的系统文献综述
摘要 用户对人工智能 (AI) 系统的信任已得到越来越多的认可，并被证明是促进采用的关键因素。有人提出，支持人工智能的系统必须超越以技术为中心的方法，转向以人为本的方法，这是人机交互 (HCI) 领域的核心原则。本评论旨在概述 23 项实证研究中的用户信任定义、影响因素和测量方法，以收集未来技术和设计策略、研究和计划的见解，以校准用户与人工智能的关系。研究结果证实，定义信任的方法不止一种。选择最合适的信任定义来描述特定环境中的用户信任应该是重点，而不是比较定义。研究发现，用户对人工智能系统的信任受到三个主要主题的影响，即社会伦理考虑、技术和设计特征以及用户特征。用户特征在研究结果中占主导地位，强调了从开发到监控人工智能系统的过程中用户参与的重要性。研究还发现，用户和系统的不同环境和各种特征也会影响用户信任，强调了根据目标用户群的特征选择和定制系统功能的重要性。重要的是，社会伦理考虑可以为确保用户与人工智能互动的环境足以建立和维持信任关系铺平道路。在衡量用户信任方面，调查是最常用的方法，其次是访谈和焦点小组。总之，在使用或讨论支持 AI 的系统的每个情况下，都需要直接解决用户信任问题。此外，校准用户与 AI 的关系需要找到不仅对用户而且对系统都适用的最佳平衡。
PCSD 早期读写能力补救计划 (2024)
○ 迷你课程和直接指导 ○ 使用中心/独立练习，支持独立和合作学习的机会。继续使用锚图、学生选择、过渡、耐力建设和真实的学习任务，包括自读、读给别人听、听阅读、文字工作和写作工作。 ○ 逐步释放模型（我做、我们做、你做） ○ 协作对话（思考-配对-分享、提问、鱼缸等） ○ 使用技能和策略小组进行小组读写教学。 ○ 基础技能和词汇教学 ○ 支持解码的语音到印刷语音意识和语音教学方法 ○ 跨体裁写作的多种机会
