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合作。教授Fatmaşimşek
合作。国家癫痫大会，土耳其癫痫协会，2021年健康与医学，IV。睡眠医学在线神经疾病的在线研讨会，土耳其神经病学协会，2021年健康与医学，56。国家神经病学大会，土耳其神经病学协会，2020年卫生与医学，第一国家临床神经生理学EEG-EEG-EEG-EEG-EEG-EEG-EEG-土耳其临床神经生理学EEG-EMG协会，2020年健康与医学，在线癫痫研讨会，土耳其癫痫协会，2020年健康与医学，健康和医学证书临床营养和代谢，2020
技术对食物浪费的影响：智能包装
Öz。年轻人对21世纪公民教育中引起的关注以及有效公民身份以及发展中国家的概念在发达国家中引起的关注一直是教育政策的重要性问题。然而，在许多国家，从有效的公民身份的概念中可以理解的是，这是一个事实，即教师和学生感到困惑。在Türkiye，由于从帝国到民族国家的过渡问题以及建立了新社会的问题，从20世纪初开始，公民教育就至关重要。 自1970年代以来，已经组织了二级社会研究课程，以涵盖公民教育。 在当前的计划中，有效的公民学习领域被放置在4-7班教授的社会研究课程的内容中。 目前的研究的目的是在七年级的七年级框架中检查七年级学生的认知结构，这是通过词汇测试的。 该研究的研究小组由277名在不同学校类型的伊兹米尔学习的学生组成。 该测试包括有效的公民身份，公民权利和公民身份作为关键类别。 使用频率表和概念图显示了学生的答案，并且使用切割点技术来解释概念之间的相互作用。 研究结果表明，学生将有效的公民身份与更多的责任相关联，并解释其定义好人的被动公民身份。在Türkiye，由于从帝国到民族国家的过渡问题以及建立了新社会的问题，从20世纪初开始，公民教育就至关重要。自1970年代以来，已经组织了二级社会研究课程，以涵盖公民教育。在当前的计划中，有效的公民学习领域被放置在4-7班教授的社会研究课程的内容中。目前的研究的目的是在七年级的七年级框架中检查七年级学生的认知结构，这是通过词汇测试的。该研究的研究小组由277名在不同学校类型的伊兹米尔学习的学生组成。该测试包括有效的公民身份，公民权利和公民身份作为关键类别。使用频率表和概念图显示了学生的答案，并且使用切割点技术来解释概念之间的相互作用。研究结果表明，学生将有效的公民身份与更多的责任相关联，并解释其定义好人的被动公民身份。Anahtar Kelimeler：EtkinVatandaşlık，VatandaşlıkEğitimi，Sosyal Bilgiler，Kelimeİlişkilendirmetesti摘要。在21世纪，人们担心青年对社会问题的兴趣下降，公民教育和积极公民身份的概念已成为发展中国家和发达国家的教育政策中的重要主题。但是，确实，在许多国家的课程，教师和学生之间对积极公民身份的理解也是如此。在土耳其，由于从帝国到民族国家的过渡以及建立新社会的挑战，因此自20世纪初以来，公民教育一直很重要。从1970年代开始，中学的社会研究课程结构包括公民教育。在当前课程中，积极的公民身份纳入了4 - 7年级教授的社会研究课程的内容。当前研究的目的是通过单词协会测试（WAT）研究七年级学生在权利和责任框架内的积极公民身份的认知结构。研究小组由伊兹密尔各种学校的277名七年级学生组成。数据是通过单词协会测试收集的，其中包括关键类别，例如“活跃公民”，“公民权利”和“公民身份”。使用频率表和概念图提出了学生的回答。使用截止点技术解释了概念之间的交集。研究表明，学生将积极的公民身份与责任相关联，并主要使用描述好公民的被动公民特征来定义它。关键词：积极的公民身份，公民教育，社会研究，单词协会测试
孩子们可以利用人工智能服务编写什么程序？
核心理念#1：计算机利用传感器感知世界。感知是从感觉信号中提取信息的过程。计算机具有足够“看”和“听”的能力并能实际应用，这是人工智能最重要的成就之一。学生必须了解机器感知口语或视觉图像需要广泛的领域知识；例如，对于口语来说，一个人不仅要知道语言的声音，还要知道语言的词汇、语法和使用形式。缺乏这样的知识，机器语音识别就无法达到人类的准确度。 K-2 的学生应该知道如何与基于语音的解决方案进行交互，并具有一些机器视觉方面的经验（例如，他们可以使用网络摄像头和基于网络的应用程序进行面部或物体识别，或者演示 Google 的 QuickDraw）。 3-5。在课堂上，学生应该能够修改采用结合儿童人工智能原理的编程框架编写的基于感知的应用程序。例如，他们可以创建对口头表达或视觉标记或特定面孔的出现做出反应的应用程序。 6-8。在课堂上，学生应该能够自己创建更复杂的应用程序。 9-12。在课堂上，学生应该能够识别和展示机器感知系统的局限性，并使用机器学习工具来训练感知器分类器。核心理念#2：代理维护世界的模型/表征并使用它们进行推理。人工智能系统通常被定义为感知和表征世界并产生有意图的、影响世界的输出的智能代理。表征是自然智能和人工智能的基本问题之一。学生应该理解表示的概念，例如地图如何表示某个区域或图表如何表示棋盘游戏的情况。学生还必须了解，计算机使用数据构建表示，并且可以通过应用从已知信息中获取新信息的推理算法来操纵这些表示。虽然人工智能代理可以思考非常复杂的问题，但它们的思考方式并不像人类。许多人类可以轻松进行的推理超出了当今人工智能系统的能力。在 K-2 年级，我们希望学生能够检查智能代理创建的演示文稿（例如，Calypso 为 Cozmo 创建的世界地图）并能够使用纸和铅笔创建简单的演示文稿。 3-5。在课堂上，我们希望学生能够使用简单的计算机程序中的表示，例如 Scratch 中的精灵可以将画布和精灵视为世界的表示，并使用触摸块来查询它。这个级别的学生，哪种动物有“翅膀”？他们还可以通过练习来检查推理算法，例如建立决策树来根据一系列是/否问题确定他们的想法，例如： 6-8。在课堂上，学生应该能够检查诸如 Google 知识图谱之类的演示文稿并模拟简单的图形搜索算法。 9-12。在课堂上，学生应该能够使用基本数据结构（列表和字典）来编写简单的推理算法。重要创意#3：计算机可以从数据中学习。机器学习算法允许计算机使用人类提供的或机器本身接收的训练数据来创建自己的表示。近年来，得益于机械工程技术，人工智能的许多领域都取得了重大进展，但要取得成功，就需要大量的数据。例如，Open Image Dataset V4, 9