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人类计算机的互动和学习者春季2025
我鼓励学生探索用于所有作业和评估的生成人工智能（AI）工具（例如ChatGpt）的使用。必须按照APA样式指南制定的指南，包括所使用的工具的特定版本，必须适当地确认和引用任何此类用途。提交的工作应包括用于生成内容的确切提示，以及附录中的AI的完整响应。由于AI生成的内容不一定是准确或适当的，因此每个学生有责任评估提交的任何生成AI输出的有效性和适用性。如果您的工作中发现不准确，无效或不适当的信息，您可能不会获得全部信贷。与这些准则的偏差将被视为违反《 UF荣誉法》。请注意，在学生工作中使用AI的期望在您的课程和讲师中可能会有所不同。如果您对什么是允许的，而不是特定课程或作业的疑问，请给我发电子邮件。
如何让学员加入培训计划
如何让学习者加入培训计划 大多数人会根据其用户类别（例如 CLNFAC、CLNSTF、ADSTAF 等）自动加入培训计划。但是，某些培训计划需要手动注册（例如：牙科执照、DA 执照、牙科保健师）。当个人加入 SOD 时，SODIT 帮助台应手动将个人加入这些培训计划。如果您的人没有注册并且需要加入培训计划，请按照以下说明操作。 1. 使用您的 UW NetID 登录 Relias：https://dental.washington.edu/compliance/compliance-training/ 如果您
加强有天赋和才华横溢的多语言学习者身份
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探索人工智能 (AI) 对学习者的影响...
摘要 人工智能（AI）技术的运用已引起教育领域发生显著变化。通过将AI集成到在线学习系统中，引入了一种全新的教育体验，改变了学习者和教育者的互动方式。AI技术的出现和发展提高了效率和生产力，提高了教学和学习成果。在线学习中的AI通过向学习者提供实时反馈提供了独特的优势。传统的学习环境通常受到延迟反馈的限制，阻碍了学习者的进步并打击了他们的积极性。然而，基于AI的在线学习系统擅长向学习者提供即时反馈，使他们能够及时发现和纠正错误并实时提高他们的表现。这种及时的反馈营造了一种支持性的学习环境，鼓励学习者积极参与学习过程。Vanlehn、Lynch、Schulze、Shapiro、Shelby、Taylor 等人的研究。(2005) 关于安第斯物理辅导系统的研究是了解利用人工智能支持学习者与教师互动的经验教训的宝贵资源。与提供延迟反馈、阻碍学习者进步并可能削弱他们的积极性的传统学习环境相比，人工智能驱动的在线学习系统提供实时反馈。通过实时反馈，学习者可以立即纠正错误并提高他们的表现，从而提高他们的学习成果 (Zhou & Mei, 2021)。本文献综述探讨了人工智能对在线学习环境中学习者与教师互动的影响。本综述考虑了人工智能技术如何增强和多样化学习过程，重点关注个性化学习、实时反馈提供和内容传递。关键词：人工智能（AI）；远程教育；教育技术；电子学习技术；在线学习。
IB 学习者简介系列 - 善于反思
从经验中学习，以便将来做出更好的决定。倾听反馈并加以改进。思考你的价值观和目标。日记：学生通过写日记来跟踪他们的进度、表达他们的理解并思考他们遇到困难的地方。基于项目的学习：完成一个项目后，学生会回顾哪些地方做得好，下次可以做哪些不同，帮助他们养成成长心态。IB 核心组件：反思是知识理论 (TOK) 课程、创造力、活动、服务 (CAS) 计划和扩展论文的核心。这些组件鼓励学生批判性地思考他们的学习和个人发展。
有效的写作 - 针对学习者需求的策略
老师需要首先考虑学生是否对他们将写的话题有足够的背景知识。如果没有，教师需要建立该领域。通过共享经验完成，这是最有益的，以便教师能够为学生提供内容知识和词汇的支持。聆听演讲嘉宾，阅读高质量的文字，参加入侵或探索，进行科学实验，分享文化体验，观看网站或视频，或者聆听播客只是学生可以建立必要的主题知识知识和词汇来创建文本的许多方式中的一些方法。
创业教育学习手册（高级版）...
v) NCDC 借此机会感谢所有参与构思、准备和制作第一版创业教育课程的人员，其中包括乌干达制造商协会 (UMA)、私营部门发展计划 (PSDP)、联合国发展计划署 (UNDP)、联合国工业发展组织 (UNIDO)、乌干达税务局 (URA) 和资本市场管理局 (CMA)。他们各自的倡议、合作和支持为成功准备第一版课程做出了贡献，该课程已成为本修订版的基础。
几乎没有学习者在AI生成的图像检测中概括
在深入了解这些局限性之后，我们基于几乎没有学习的学习来实现独特的方案，以使它们过度进行并设计一个综合模型，以验证解决方案的功效。我们首先指出当前的AI生成的图像检测是域的概括任务。先前的研究致力于找到对所有生成图像有效的复合指标。但是，他们忽略了来自不同领域的数据之间的显着区别。我们观察到，在许多现实世界中，实际上可以获得看不见的图像。基于这一事实，通过使用来自看不见的域中的相对几个样本，可以将复杂的任务转换为一个稍微简单的一个称为少量分类的任务。因此，我们可以从这些样品中提取丰富的域信息，并使用它来跨越看不见的数据进行概括。