XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systempals
如何引用 Ngozwana, NA (2025)。校长和教师对在儿童教育中使用技术的看法。教育政策研究
摘要 新冠疫情爆发后，儿童教育中科技的使用一直是一个热门话题。然而，农村学校往往位于偏远且相当欠发达的地区，缺乏资源和基础设施。本研究报告了校长和教师对在课堂上使用科技的看法，包括旨在改善儿童教育的设备。这项研究是在南非林波波省的四所农村学校进行的。研究采用现象学设计和定性方法来收集数据。研究对九名教师和四名校长进行了半结构化访谈。对数据进行了主题分析，这是一种更易于定性研究的分析形式。研究结果表明，在那些科技使用有限的学校，使用科技来改善沟通和儿童教育具有潜在的好处。此外，研究还发现，学校政策禁止学生在校园内使用科技，这成为在课堂上使用科技的障碍。该研究提出了一系列建议，旨在促进教育公平，提高学生成绩，并深化农村学校的师生家长学校关系。关键词儿童教育；农村学校；教师的看法；技术的使用。
推拿治疗脑瘫儿童特发性便秘的疗效：一项随机对照临床试验
目的：探讨推拿治疗脑瘫儿童特发性便秘的疗效及不良反应。方法：将60例特发性便秘的脑瘫患儿随机分为推拿组和对照组。对照组给予基础治疗加乳果糖口服液治疗12次，推拿组给予基础治疗加小儿推拿治疗12次。比较两组患儿布里斯托大便形态学评分（BSFS）、便秘评定量表（CAS）及便秘改善情况，并记录不良反应。结果：治疗结束后4周，推拿组便秘改善婴儿比例为23例（76.7%），对照组为21例（70.0%）（P=0.771）。治疗初期，两组CAS评分、每周排便次数及排便≥2小时婴儿比例均无统计学差异（P>0.05）。治疗结束后4周，两组CAS评分、每周排便次数及排便≥2小时婴儿比例均较治疗初期明显改善（P<0.05）。但治疗结束后4周，两组间差异均无统计学意义。治疗过程中未见腹泻、腹痛、呕吐、皮下发红、皮肤破损、晕厥等严重不良反应。结论：推拿在两组中均具有与基础治疗同等疗效。本研究结果表明，推拿作为一种非药物疗法，可能有助于治疗便秘。尚需开展更深入的研究和大样本研究。
与多巴胺大脑传播有关的基因中各个变异对运动序列和概率学习任务的性能以及没有脑瘫的儿童和年轻人的概率学习任务的影响
患有脑瘫（CP）的儿童经常参加培训，以提高活动能力，手动功能和其他运动能力。然而，对这些干预措施的反应在各个个体之间，即使是那些脑损伤，年龄和功能水平相似的人。dopaine是一种已知会影响动物和人类运动技能的神经骨质骨质释放剂，可能会受到与多巴矿脑传播相关的基因变异的影响。为了评估有或没有CP的年轻人的潜在遗传影响，我们计算了单个与多巴胺相关的基因评分，并将这些基因分数与学习的遗传分数进行了比较，以学习两个不同的任务，即隐含的序列学习任务和概率的分类任务。每个任务也以未回报的条件和已知增加循环水平的多巴胺水平的奖励。主要发现是序列任务的基因评分与状况之间的相互作用，使基因得分较低的人是较差的学习者而没有奖励，但对奖励做出了积极反应，而相反的基因得分的人则是正确的。这是CP中的第一项前瞻性研究，表明遗传变异性可能会影响神经康复结果，并有可能使用基线学习较差的人的奖励或药物来调节遗传变异性，从而促进更具个性化的方法来增强CP和其他神经系统状况的运动训练。
（SHRI JITIN PRASADA）（a）至 d）：印度政府强调“全民人工智能”的概念，这与总理在全国范围内培育和推动尖端技术应用的愿景相一致。这一举措旨在确保人工智能惠及社会各界，推动创新和增长。政府致力于利用人工智能 (AI) 的力量，在医疗、农业、教育、政府治理、新闻部和其他领域造福人民。与此同时，政府也意识到人工智能带来的风险。幻觉、偏见、错误信息和深度伪造是人工智能带来的一些挑战。为了应对人工智能的挑战和风险，政府认识到需要建立护栏以确保人工智能的安全和可信。因此，中央政府在与相关利益相关方进行广泛的公众协商后，于 2021 年 2 月 25 日公布了《信息技术（中介机构指南和数字媒体道德规范）规则》2021 年（“2021 年 IT 规则”），该规则随后于 2022 年 10 月 28 日和 2023 年 4 月 6 日进行了修订。2021 年 IT 规则对中介机构（包括社交媒体中介机构和平台）规定了具体的法律义务，以确保他们对安全可信的互联网负责，包括迅速采取行动消除被禁止的虚假信息、明显虚假的信息和深度伪造。如果中介机构未能遵守 2021 年 IT 规则规定的法律义务，他们将失去《2000 年信息技术法》（“IT 法”）第 79 条规定的避风港保护，并应根据任何现行法律承担相应的诉讼或起诉。 《2023 年数字个人数据保护法》于 2023 年 8 月 11 日颁布，该法案规定数据受托人有义务保护数字个人数据，追究其责任，同时确保数据主体的权利和义务。政府已成立人工智能咨询小组，针对印度特定的监管人工智能框架，由印度总理首席科学顾问 (PSA) 担任主席，来自学术界、工业界和政府的不同利益相关者参与，目标是解决与制定负责任的人工智能框架有关的所有问题，以实现人工智能的安全和可信开发和部署。
（SHRI JITIN PRASADA）（a）至 d）：印度政府强调“全民人工智能”的概念，这与总理在全国范围内培育和推动尖端技术应用的愿景相一致。这一举措旨在确保人工智能惠及社会各界，推动创新和增长。政府致力于利用人工智能 (AI) 的力量，在医疗、农业、教育、政府治理、新闻部和其他领域造福人民。与此同时，政府也意识到人工智能带来的风险。幻觉、偏见、错误信息和深度伪造是人工智能带来的一些挑战。为了应对人工智能的挑战和风险，政府认识到需要建立护栏以确保人工智能的安全和可信。因此，中央政府在与相关利益相关方进行广泛的公众协商后，于 2021 年 2 月 25 日公布了《信息技术（中介机构指南和数字媒体道德规范）规则》2021 年（“2021 年 IT 规则”），该规则随后于 2022 年 10 月 28 日和 2023 年 4 月 6 日进行了修订。2021 年 IT 规则对中介机构（包括社交媒体中介机构和平台）规定了具体的法律义务，以确保他们对安全可信的互联网负责，包括迅速采取行动消除被禁止的虚假信息、明显虚假的信息和深度伪造。如果中介机构未能遵守 2021 年 IT 规则规定的法律义务，他们将失去《2000 年信息技术法》（“IT 法”）第 79 条规定的避风港保护，并应根据任何现行法律承担相应的诉讼或起诉。 《2023 年数字个人数据保护法》于 2023 年 8 月 11 日颁布，该法案规定数据受托人有义务保护数字个人数据，追究其责任，同时确保数据主体的权利和义务。政府已成立人工智能咨询小组，针对印度特定的监管人工智能框架，由印度总理首席科学顾问 (PSA) 担任主席，来自学术界、工业界和政府的不同利益相关者参与，目标是解决与制定负责任的人工智能框架有关的所有问题，以实现人工智能的安全和可信开发和部署。
检查学校校长和教师对在教育中使用chatgpt的看法
背景/目的。Chatgpt已成为基于人工智能的聊天机器人的开创性例子之一，其能力产生文本并进行类似人类的对话。因此，它引起了不同背景（包括教育专业人士）的人们的注意。当前的研究旨在调查学校的校长和教师如何看待在教育中使用Chatgpt，并揭示他们对使用基于AI的工具来促进教学经验的态度。材料/方法。该研究是使用定性案例研究方法设计的，因为它旨在收集有关学校校长和教师对Chatgpt的看法的详细信息。数据是从80名教师和学校校长中收集的，有目的地从公立小学，中学和高中选出的数据。使用内容分析技术通过将代码合成为类别和主题来分析数据。
校长的领导风格与工作满意度
摘要 本研究考察了加纳教育学院校长的领导风格及其对员工工作满意度的影响。在实用主义哲学的指导下，并以麦格雷戈 (1960) 的 XY 理论为基础，本研究利用描述性调查研究设计从受访者那里收集数据。研究采用多阶段抽样技术，选出 210 名员工填写问卷，同时通过立意抽样选出 5 名校长进行访谈。总共从 443 名受访者中选取了 215 名参与研究。借助统计服务产品解决方案 (SPSS)，使用描述性和推断性统计工具（如平均值、标准差和多元线性回归）分析定量数据，同时按主题分析定性数据。结果表明，教育学院的大多数校长表现出变革型领导风格，但有些校长也被视为交易型领导者。同样，无论现有的晋升机会如何，员工对他们的薪酬和福利都不满意。研究发现，校长的变革型领导风格与员工工作满意度之间存在显著的中等正相关关系。此外，在变革型领导风格的各个维度中，理想化影响（Beta = .517，p<.05）和个性化考虑（Beta = .285，p = .013<.05）显著预测了工作满意度。可以得出结论，校长的变革型领导风格对加纳教育学院教职员工的工作满意度具有显著的中等正向影响。建议教育部与教育学院合作，定期组织研讨会，对校长和其他学院官员进行变革型领导力及其应用方面的培训。此类研讨会将有助于校长有效领导，并使学院教职员工对工作感到满意。关键词：教育学院、工作满意度、领导风格、教职员工、校长…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………
神经退行性复合疾病中的多学科护理：进行现实生活中的进行性核上麻痹和晚期帕金森氏病的例子
a Clinical Investigation Center CIC1436, Department of Clinical Pharmacology and Neurosciences, Parkinson Expert Centre and NeuroToul Center of Excellence in Neurodegeneration (COEN) of Toulouse, INSERM, University of Toulouse 3, CHU of Toulouse, Toulouse, France b French Reference Center for Multiple System Atrophy, Neurology Department, Toulouse University Hospital, Toulouse, France c Department of Neuroscience “都灵大学的丽塔·李维尼·蒙塔尔奇尼（Rita Levi Montalcini”，通过Cherasco 15，10126，意大利都灵D s neurolologia 2u，Aou citt o della salute e delle e dellute e della e della e della e della e della e della e della e della s scienza，都灵，意大利E Parkinson E Parkinson中心（Cemand），医学，外科和牙科系“ Scuola Medica Salernitana”，萨尔诺斯大学，Baronissi，SA，84081，意大利G高级医学和外科科学系，坎帕尼亚大学，“ Luigi vanvitelli”，Luigi Vanvitelli大学，纳波利，纳波利，纳波利，纳波利，纳波利，艾尔·纳波利大学（DIB）意大利博洛尼亚I irccs iStituto delle scienze scienze di di di bologna，经阿尔图拉（Altura），3，40139，意大利博洛尼亚（Bolologna），意大利j神经病学系，圣塔基亚拉医院（Santa Chiara Hospital）意大利圣马蒂诺热那亚
** 被选为校长并计划从 FY25 上校或中校委员会担任指挥/关键职位的军官，他们希望继续留任
排名名称 学术机构 少校 Acevedo, Adrian Augusta 大学中校 Atwell, William A. 怀德纳大学中校 Babcock, David M. (USAR) 加州州立大学富勒顿分校 少校/P Barnard, Benjamin R. 罗德岛大学中校 Barone, Patrick A. 约翰霍普金斯大学中校 Bidwell, Marjana E. 路易斯维尔大学 少校/P Bower, Joseph M. 密歇根大学 少校/P Bowers, Luke C. 明尼苏达州圣约翰大学中校 Brasher, John T. 康涅狄格大学中校 Bright, Devin R. 威斯康星大学拉克罗斯分校 少校 Brown, Frederick I. 蒙大拿大学 少校/P Caspers, Michael P. 科罗拉多州立大学 少校 Curran, Christopher J. 利哈伊大学 少校/P Davis, Brandon R. 奥本大学蒙哥马利分校 少校/P Deener, DeWayne L. 霍华德大学 少校/P Dionne, William F.普渡大学 MAJ/P Disponett, Chris 阿拉斯加大学 - 费尔班克斯 MAJ Dyer, Donald J. 代顿大学 MAJ/P Feser, Jeffrey A. 奥本大学 LTC Flannigan, Thomas C. 辛辛那提大学 MAJ Fraser, Kyle E. 犹他大学 LTC Freakley, William T. 范德比尔特大学 MAJ/P Friedline, William L. 北达科他州立大学 LTC Garrett, Elliott J. 汉普顿大学 MAJ/P Gilbert, Brett M. 阿拉巴马大学 MAJ/P Ginn, Louis H. 阿拉巴马农工大学 LTC Givens, Nicole M. 北卡罗来纳大学 - 夏洛特 LTC Haran, Scott M. 普林斯顿大学 MAJ/P Harra, Scott M. 马歇尔大学 MAJ Hawkins, Robert W. 田纳西大学 - 马丁 MAJ Hjelle, Gregory J. 特拉华大学
探索认知和脑瘫之间的相互作用
所有CP儿童中有四分之一为非语言（18）。在大多数CP的救护车中，保留的基本语言能力是规则，（19,20），但在患有CP更严重的CP严重言语和语言障碍的儿童中，语音和语言问题很常见，这在Diplegia的儿童中最常见，大多数具有严重的交流障碍（21）。在这些人中，接受语言通常可以更好地保存，可能与不同的受影响的脑结构有关（22-24）。在双边痉挛性CP中，超过三分之一的个体患有严重的语音和语言障碍（21）。在四肢痉挛的痉挛性CP中，均表达语音（从阿纳斯里亚（Anarthria）到构音障碍）和接受语言通常都受到影响（22-24）。单方面痉挛性CP的人很少有语言障碍，在左半球损害后，对其鲁棒的语言网络可塑性得到了很好的描述（25,26,27）。
机器学习应用于脑瘫和中风中的步态分析数据：系统评价
背景：在神经病理学中，脑瘫和中风是行走障碍的主要因素。在最近的文献中提出了机器学习方法，以分析这些患者的步态数据。但是，机器学习方法仍然无法有效地转化为临床应用。这一系统评价解决了阻碍机器学习数据分析在脑瘫和中风患者的临床评估中使用的差距。研究问题：将提议的机器学习方法转移到临床应用中的主要挑战是什么？方法：PubMed，Web of Science，Scopus和IEEE数据库被搜索，以获取有关机器学习方法的相关出版物，直到2023年2月23日，将其应用于中风和脑瘫患者的步态分析数据。提取了与所提出方法有效翻译为临床使用的适用性，可行性和可靠性有关的信息，并根据一组预定义的问题评估了质量。结果：从4120个结果参考文献中，有63个符合纳入标准。三十一项研究使用了监督，32条使用了无监督的机器学习方法。人工神经网络和K-均值聚类是每个类别中最常用的方法。缺乏特征和算法选择的基本原理，使用未经复制的数据集以及群集输出的临床解释性缺乏，这是这些方法的临床可靠性和适用性的主要因素。意义：文献提供了许多机器学习方法，用于从脑瘫和中风患者聚集步态数据。然而，所提出的方法的临床意义仍然缺乏，将其翻译成现实世界的应用。未来研究的设计必须考虑到临床问题，数据集意义，特征和模型选择以及结果的解释性，鉴于它们对临床翻译的关键性。