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建筑学习者中心的环境 - 寄生阳性...
在生命的头几年中，大脑迅速发展，形成了对成功成年至关重要的神经联系。大脑的执行功能，包括抑制性控制，对于调节行为和情绪很重要。具有强大情感基础的学龄前儿童可以更好地管理社交互动，这对于教师支持他们的情绪发展至关重要。在发展上适当的实践，可以通过欢乐，基于游戏的方法来促进每个孩子的最佳发展和学习，这对于幼儿教育工作者的实施至关重要。这包括基于每个孩子的独特发育阶段和技能获取的适当行为期望。
计划描述：营销和供应链管理中的工商管理学士学位（BBA）为学习者提供了强大的熟练效果
▪了解营销过程如何驱动需求和供应链，并在动态的商业环境中实现它。▪在市场研究，需求预测，物流，库存管理和数字营销方面，与行业相关的主要技能。▪通过我们的跨学科计划探索各种职业道路，包括采购，货运，营销和运营。▪将自己定位为未来的成功，并在毕业后攻读营销或供应链管理上的MBA或MS。▪保持最新趋势和技术，包括SEO，集成营销传播以及尖端的数字营销技术。▪在设计和实施有效的供应链模型以及优化库存管理方面获得实用技能，以获得竞争优势。程序亮点：
智能学习环境中的人机反馈可以增强学习者的学习表现吗？荟萃分析
应用新技术（例如云计算，大数据和人工智能）的应用促使教育发生了革命性的变化。作为一种新形式，智能学习环境将相关的技术和设备整合在一起，以通过各种人机互动提供个性化的学习内容和真实的学习经验（Hew and Kadir，2016）。在人机反馈中，机器收集和分析学习数据，以向学习者提供个性化的反馈，以提高他们的学习绩效。但是，并非所有的人类反馈都能实现所需的效果，并且只有当学习者理解反馈并愿意对此采取行动时，反馈才能有效（Price等，2010）。例如，诸如Chatgpt之类的生成人工智能采用了从人类反馈（RL-HF）中学习的技术，该技术具有根据用户的反馈来提高产量的能力。它可以基于用户的反馈（Ouyang等，2022; Shen等，2023）的反馈持续自我介绍，这有利于形成连续的反馈和反馈循环。但是，Chatgpt的教育应用仍处于探索阶段，其反馈特征和对学习者学习表现的影响仍然未知。因此，反馈方向，反馈表和反馈技术类型是否对学习者的学习绩效有影响？，效果的边界条件是什么？探索这些问题对当前智能学习环境的应用非常重要。改进人机交互式反馈具有一定的方向性，例如以计算机为主导的单向反馈，有两个主题（计算机和学习者）（Dong，2020）和多主题反馈（计算机，学习者，同伴和老师）的单向反馈。单向反馈以计算机为主，这很容易忽略学习者的主动性，并逐渐使学习者失去学习状态。例如，计算机对学习路径的自动规划简化了学习者自我反思和自我调节的学习过程，在某种程度上影响了教育质量（Zhang and Liang，2020）。同时，一些结合不相关因素的人机相互作用可能会掩盖学习焦点并增加学习者的认知负担，从而降低学习的效果（Zhang，2018）。双向反馈可以使计算机的优势发挥作用，并突出学习者的主观性，这对于改善学习者的主观，培养高阶能力和增强情绪互动具有巨大价值（Baker，2016）。例如，使用基于激励的在线对话代理人，参与率低的学习者是通过表达共同的情绪来改变其行为的动机（Xie等，2021）。由Chatgpt等工具支持的编程培训可以通过人类机器协作编码和协作调试来有效地提高学生的编程技能（Chen等，2023），但忽略了同伴和老师的反馈。多主题反馈整合了计算机，学习者，同龄人，教师和其他多代理的优势，以提高学习者的学习绩效。例如，整合多种代理人的优势，可以减少学习者的焦虑水平并显着改善学习者的外语学习表现，学习满意度和学习动机的拟人机器人（Hong等，2016）。
摘要 机器翻译 (MT) 与人工智能 (AI) 的结合显著提高了机器翻译系统的精确度，其翻译质量可与熟练的人工翻译相媲美。这一创新拓宽了人工智能机器翻译系统的适用性，吸引了各种用途的用户。本文探讨了以下领域：人工智能机器翻译，特别是谷歌翻译 (GT) 在英语作为外语 (EFL) 课堂中的应用。实证研究结果和最近的研究表明，学生越来越依赖机器翻译，特别是在英语不是母语的高等教育环境中。本研究的目的是深入了解在课堂上使用谷歌翻译的 EFL 学习者的实践、信念和目标。通过问卷调查以及前后测试收集了 234 名大学生的数据，以比较有无谷歌翻译帮助的写作草稿的质量。研究结果与之前在世界各地进行的研究结果一致，这些研究强调了人工智能机器翻译不仅可以提升学生的学习体验，还可以培养更多独立学习者的巨大潜力。研究还表明，学生对 GT 持积极态度，并采用多种搜索策略来解决各种与语言相关的挑战。关键词：人工智能、英语作为外语、谷歌翻译、机器翻译、写作。引用 | Alharbi，W.（2023 年）。人工智能机器翻译在 EFL 课堂中的使用和滥用：一项探索性研究。教育与电子学习研究杂志，10 (4)，689–701。10.20448/jeelr.v10i4.5091 历史记录：收到日期：2023 年 7 月 31 日修订日期：2023 年 9 月 20 日接受日期：2023 年 10 月 4 日出版日期：2023 年 10 月 24 日许可：本作品已获得知识共享署名 4.0 许可出版商：亚洲在线期刊出版集团
摘要 机器翻译 (MT) 与人工智能 (AI) 的结合显著提高了机器翻译系统的精确度，其翻译质量可与熟练的人工翻译相媲美。这一创新拓宽了人工智能机器翻译系统的适用性，吸引了各种用途的用户。本文探讨了以下领域：人工智能机器翻译，特别是谷歌翻译 (GT) 在英语作为外语 (EFL) 课堂中的应用。实证研究结果和最近的研究表明，学生越来越依赖机器翻译，特别是在英语不是母语的高等教育环境中。本研究的目的是深入了解在课堂上使用谷歌翻译的 EFL 学习者的实践、信念和目标。通过问卷调查以及前后测试收集了 234 名大学生的数据，以比较有无谷歌翻译帮助的写作草稿的质量。研究结果与之前在世界各地进行的研究结果一致，这些研究强调了人工智能机器翻译不仅可以提升学生的学习体验，还可以培养更多独立学习者的巨大潜力。研究还表明，学生对 GT 持积极态度，并采用多种搜索策略来解决各种与语言相关的挑战。关键词：人工智能、英语作为外语、谷歌翻译、机器翻译、写作。引用 | Alharbi，W.（2023 年）。人工智能机器翻译在 EFL 课堂中的使用和滥用：一项探索性研究。教育与电子学习研究杂志，10 (4)，689–701。10.20448/jeelr.v10i4.5091 历史记录：收到日期：2023 年 7 月 31 日修订日期：2023 年 9 月 20 日接受日期：2023 年 10 月 4 日出版日期：2023 年 10 月 24 日许可：本作品已获得知识共享署名 4.0 许可出版商：亚洲在线期刊出版集团
Pathway 2课程认识到一些学习者具有重要的学习障碍。他们可能会证明学习的其他障碍链接t
Teacch Teacch的缩写为“自闭症和相关沟通残障儿童的治疗和教育”是由Eric Schopler博士于1965年在北卡罗来纳州大学（美国）创立的。这种方法基于对自闭症谱系障碍（ASD）的特征的理解，主要通过视觉策略进行结构化教学。结构化教学提供了一个框架，可以在其中教授一个人并发展独立技能。TEACCH的原则支持开发个性化系统，以组织环境，开发适当的活动以及使ASD的人们能够了解他们的期望。结构化教学使用可视化提示，可帮助学生专注于相关信息，而ASD的年轻人很难区分非相关信息。pathway 2学习者可以进入一个教室，该教室涵盖了结合了一致的布局和结构化学习环境的Teacch原理。通过使用个性化的视觉时间表来序列活动并促进独立性来支持这一点。学习者可以使用提供工作系统的工作站，以提供清晰可预测的活动序列。
为人工智能时代的英语学习者提供装备 - ijrpr
根据目前与语言学习相关的人工智能研究，人们一直强调开发辅导系统、写作伙伴、增强现实环境、聊天机器人和其他类型的移动学习系统/软件。这些工具的主要目标是通过提高独立性、动机、参与度和效率来创造个性化和可定制的成长机会，以促进语言学习。例如，基于 NLP 的辅导系统旨在提供定制的反馈、建议和材料。最近，随着人工智能的快速发展，这些工具可以根据每个用户的学习速度、偏好和需求（例如认知、情感、社交）实时精确调整内容（Jackson 等人，2019 年）。（Aly Abdul Samea Qoura）
吸引学习者与功能近红外光谱的游戏 - 参与率
在学习任务中使用游戏元素可以促进情感和行为反应以及学习者的参与。到目前为止，对基于游戏的学习的基本神经机制知之甚少。在当前的研究中，我们将游戏元素添加到数字估算任务中，以评估分数理解并将大脑激活模式与非游戏的任务版本进行比较。四十一个参与者以平衡的顺序构成了两个任务版本，而额脑激活模式则使用近红外光谱法（受试者内部，横断面研究设计）评估。此外，还记录了心率，主观用户体验和任务性能。任务性能，情绪，流量经验以及心率之间的任务版本之间没有差异。然而，与非基于游戏的任务版本相比，基于游戏的任务交易被评为更具吸引力，刺激性和新颖性。此外，完成基于游戏的任务版本与通常涉及情感和奖励处理以及注意力过程的额骨区域的激活相关。这些结果提供了新的神经功能证据，证明了学习任务中的游戏要素似乎通过情感和认知参与促进了学习。
使用眼动追踪和机器学习在 iVR 学习环境中评估学习者表现
摘要 目前，由于眼动追踪技术的低侵入性及其与商用 iVR 头戴式显示器的集成，在沉浸式虚拟现实 (iVR) 学习环境中使用眼动追踪数据将成为最大化学习成果的有力工具。然而，在将数据处理技术推广到学习环境之前，应首先确定最合适的技术。在本研究中，提出了使用机器学习技术来达到此目的，评估它们对学习环境质量进行分类和预测用户学习表现的能力。为此，开发了一种模拟桥式起重机操作的 iVR 学习体验。通过这次体验，对 63 名学生在最佳学习条件和压力条件下的表现进行了评估。最终的数据集包括 25 个特征，主要是时间序列，数据集大小高达 50M 个数据点。结果表明，不同的分类器（KNN、SVM 和随机森林）在预测学习表现变化时提供了最高的准确率，而用户学习表现的准确率仍远未达到最佳水平，这为未来的研究开辟了一条新思路。本研究旨在为未来使用复杂的机器学习技术提高模型准确率奠定基础。