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通过Balavisx练习支持挣扎的学习者
Table of Contents Abstract ........................................................................................................................................... i
缅因州州危害缓解计划|执行摘要
无效的时间表是与特定时间间隔一起去厕所的时间表，以允许大脑和身体的不同水平开始运作，以创造可预测的厕所需求。这种时间表通常由与成年人一起工作的职业治疗师通常使用，这些成年人（例如脊髓损伤，脑部创伤性脑损伤，中风和其他神经系统状况），尽管神经系统的一部分不再正常起作用。这种干预为许多成年人提供了独立性，否则他们需要依靠照顾者来满足厕所的需求，并使他们无需成人尿布而享有生活自由。
学区英语学习者 (ELL) 计划
2022 年 8 月 14 日 Patricia Kahler 女士 ESOL 协调员 柑橘县学校 亲爱的 Kahler 女士， 柑橘县学区的 2022-2025 学区英语语言学习者 (ELL) 计划已获批准实施。此批准自 2022 年 7 月 1 日起适用至 2025 年 6 月 30 日。 批准的计划必须按批准的方式实施。该计划可以通过修正案进行修订；但是，只有在佛罗里达州教育部批准修正案之后，才能实施此类修订。 修改请求可以通过电子邮件发送至 SALA@fldoe.org 。 请与您所在学区的领导团队和其他感兴趣的人员分享这封批准信。 感谢您对通过语言习得实现学生成就的持续承诺。 如果您有任何疑问，请随时与我联系。 真诚的， 阿琳·科斯特洛 Arlene Costello，教育学博士局长，学生成就 - 语言习得佛罗里达州教育部 325 West Gaines Street Suite 1324 Tallahassee, Fl 32399 850-245-0628 办公室
未来 QIS 学习者的关键概念 5-20
研讨会参与者专注于确定一些概念，这些概念可以通过额外的支持资源帮助中学生做好参与 QIS 的准备，并为更广泛的公众参与提供可能的途径。本研讨会报告确定了一组九个关键概念。每个概念都以简明的总体陈述开始，然后是一些重要的基础知识。其中包括与当前和未来技术的联系，提供相关性和背景。第一个关键概念定义了整个领域。概念 2-6 介绍了建立对量子信息科学及其应用的理解所必需的想法。概念 7-9 简要解释了 QIS 中的关键研究领域：量子计算、量子通信和量子传感。关键概念并非旨在成为量子信息科学的入门指南，而是为不同水平的计算机科学、数学、物理和化学课程的学生提供未来扩展和适应的框架。因此，预计教育工作者和其他社区利益相关者可能尚未掌握关键概念中涵盖的内容。
REAP 策略：培养 Esl 学习者作为批判性...
摘要：在马来西亚，人们一直在努力培养学生尤其是大学生的阅读技能和思维技能。有效阅读和批判性思考的能力是大学生尤其是 ESL 学习者的必备技能。这些技能是确保大学成功的重要学习成果以及其他基本学术技能。高等教育要求学生使用高水平的阅读技能和批判性思维技能，因为他们必须阅读各种阅读材料，这些材料大多是英文的。因此，采取干预措施来引导和培养学生成为批判性读者或思考者至关重要。进行了一项行动研究，以调查使用 REAP 技术作为英语学术交流课程干预措施的有效性。REAP 技术代表阅读、编码、注释和思考，是一种元认知策略，它教会学生深入思考，并指导学生按照四步策略对文本做出不同的反应。本文详细介绍了 REAP 策略的实施，并强调了该策略对学生阅读能力的好处。索引词：批判性读者、批判性思考者、批判性思维、ESL 学习者、阅读技能、REAP 策略、阅读技术策略、
探索孟加拉国英语作为外语学习者...
这项实证研究调查了孟加拉语英语与外语（EFL）学习者之间的正念与在线参与之间的关系。采用了一种混合方法方法，结合了来自Langer正念量表（LMS）和在线学生参与量表（OS）的定量数据以及来自开放式响应的定性数据。共有215名大学生参加了这项研究，提供了对他们的正念水平和在线学习的参与的见解。定量分析，包括描述性和回归分析，显示正念和在线参与之间没有显着相关性。可靠性分析表明，尽管OSES对该人群表现出可接受的内部一致性，但LMS的可靠性较差，这引起了人们对孟加拉国EFL学生的有效性的担忧。使用描述性现象学分析了定性数据，这突出了在线学习过程中学生控制源的变化，通常表现为无助和绝望的感觉。参与者报告说，正念做法并不能充分缓解与大流行有关的压力或支持他们的参与。这些发现表明，仅正念可能无法有效地增强学生在非西方环境中的在线EFL环境的参与。该研究要求决策者优先考虑弹性在线学习基础架构，改善互联网的可访问性，并在数字教育环境中纳入对学生福祉的文化敏感方法。
对比掩蔽自编码器是更强大的视觉学习者
摘要 — 蒙蔽图像建模 (MIM) 在各种视觉任务上都取得了令人鼓舞的结果。然而，学习到的表征的有限辨别能力表明，在构建更强大的视觉学习器方面仍有许多工作要做。为了实现这一目标，我们提出了对比蒙蔽自编码器 (CMAE)，这是一种新的自监督预训练方法，用于学习更全面、更强大的视觉表征。通过新颖的设计精心统一对比学习 (CL) 和蒙蔽图像模型 (MIM)，CMAE 利用它们各自的优势，学习具有强大实例辨别能力和局部可感知能力的表征。具体而言，CMAE 由两个分支组成，其中在线分支是非对称编解码器，动量分支是动量更新编码器。在训练期间，在线编码器从蒙蔽图像的潜在表示重建原始图像以学习整体特征。动量编码器以完整图像为输入，通过与在线编码器进行对比学习来增强特征辨别能力。为了使 CL 与 MIM 兼容，CMAE 引入了两个新组件：用于生成可信正视图的像素移位和用于补充对比对特征的特征解码器。得益于这些新颖的设计，CMAE 相比 MIM 有效地提升了表征质量和迁移性能。CMAE 在图像分类、语义分割和目标检测等竞争激烈的基准测试中取得了最佳性能。值得注意的是，CMAE-Base 在 ImageNet 上实现了 85.3% 的 top-1 准确率，在 ADE20k 上实现了 52.5% 的 mIoU，分别比之前的最好成绩提高了 0.7% 和 1.8%。源代码可在 https://github.com/ZhichengHuang/CMAE 公开访问。
调查 ESL 学习者对人工智能的看法和问题
当代语言学习策略，人工智能（AI）辅助语言学习（AI-ALL），结合了人工智能驱动的应用程序来支持学习者的学习活动。许多学者一直在尝试将人工智能应用到与教育相关的活动中。本研究的主要目标是 1）ESL 学习者对人工智能辅助英语语言学习和教学的看法；2）ESL 学习者对人工智能辅助英语语言学习和教学的问题。本研究采用定量方法，利用调查工具从 81 名工程流学生（包括重要的主要研究对象）那里收集了不同的信息。采用 5 点李克特量表进行调查以收集数据。根据这项研究，大多数学生对使用人工智能驱动的工具持积极看法，尤其是在学习英语时。主要问题是智能手机上人工智能驱动的语言学习应用程序质量不佳。然而，可以设想，人工智能驱动的语言学习应用程序将被部署为一种教学媒体，可能有助于学习者有效地学习英语作为第二语言。本研究建议进一步研究，彻底调查经验丰富的语言教师如何在课堂上使用人工智能应用程序，以建立在 ESL 环境中利用人工智能进行教学和学习的最佳实践。
向 K-12 学习者教授人工智能：经验教训、问题和指导
人们越来越认识到在学校层面教授人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的必要性。推动 K-12 阶段的 AI/ML 教育，表明 ML 在所有行业和日常消费品中的应用范围和多样性正在飞速增长，而大型语言模型 (LLM) 只是迄今为止最新和最引人注目的例子。大量行业兴趣、研究工作以及技术发展推动着将 AI，尤其是 ML 教育带入学校学习者的努力，这些技术发展使所有年龄段的学习者都能轻松获得复杂的 ML 工具。这些早期努力涵盖了 AI4K12“大构想”框架所涵盖的各种学习目标，并采用了多种教学方法。本文介绍了该领域的现状，分享了早期 K-12 人工智能教育以及可以利用的 CS 教育工作的经验教训，强调了在设计 K-12 人工智能教学时必须解决的问题，并为未来的 K-12 人工智能教育工作提供了指导，以解决许多人认为的“下一个新事物”。