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教育议程中的气候叙事：关于教学研究和环境政策的时间的价值
时间问题。这可能是对科学，教学和社会解释最开放的含义，这是由我们对第三千年教育议程中气候叙事所介绍的文本的反思，方法论，方法论，方法论，经验和纪录片所提及的主要主张。无论如何，他们的方法提出了有关教学研究和社会环境政策的时间价值的广泛而多样的问题，这一事实不容忽视。从这个角度来看，本文的目的是强调及时及时教育的重要性，而不会进一步延迟气候紧急情况所带来的挑战，从而促进对关键问题的系统和严格研究，以便在教育和社会中解决这些问题；特别是当可以观察到气候和教育政策之间的缓慢融合时，西班牙案例说明了这一点。我们通过强调教育研究必须考虑到危机的节奏：从人类学气候变化固有的时间维度（同步和历时性），直到必须在任何社会上促进生活中可持续和公平地等于社会上的社会性过渡中，必须将其作为一个关键因素，直到必须作为关键因素。
控制工程和数学：通过艺术的角度
摘要：本文提出了基于艺术概念的新普遍科学活动，从而促进了中学和高中学习者的多样性和包容性。两个易于重复的讲习班旨在通过艺术观点引起女孩对科学，技术，工程和数学的兴趣。因此，从建筑和动画的艺术角度分别为年轻参与者提出了数学和自动控制的基本科学概念。数学研讨会的重点是分形和黄金比率，而控制研讨会则解释了反馈环元素。一个包含第一个控制工程动画动画卡通的视频以艺术方式解释了控制的基本概念，突出了在无人机上说明的控制器，执行器和传感器的重要性。从研讨会参与者那里学到的教训和反馈。
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
免费游戏和教学游戏：一项对教师对中国早期学习中心游戏观点的多案例研究
在过去的二十年中，中国在其社会，文化，经济和立法框架上经历了深刻的转变，影响了包括幼儿教育在内的各个部门。在该领域的关键转变是在教育政策和实践中对“通过游戏学习”的认可和整合，追溯到2000年代初。2001年发布的《幼儿教育部教育学指南》标志着Play对Play的关键作用的正式认可，介绍了“ WAN”诸如“ wan”和“ Youxi”之类的术语，以及“ Youxi”，用于基于规则的游戏或游戏（Rao and Li，2009年）。在随后的政策中逐步加强了这种对比赛的基本强调，包括“十四年五年学龄前教育计划（2022）中阐述的全面愿景”。
圈子运行：对技术教学内容知识的评论（TPACK）
对技术教学知识（TPACK）模型进行了广泛的研究，并导致了大量的系统评价和荟萃分析。这些出版物在关注的重点方面差异很大，并提供了TPACK研究的特定方面的概述。本文旨在巩固这些见解并调查以下研究问题：系统文献评论和荟萃分析揭示了TPACK研究艺术的现状？TPACK系统评论和荟萃分析的方法论质量是什么？这项研究确定了21项系统评价和2个有资格进行分析的荟萃分析。总的来说，对评论的评论表明，TPACK框架的许多反复出现的理论或方法论问题尚未解决。要解决这些问题，对TPACK的研究需要同时考虑TPACK的复杂，位置和动态性质，并阐明专业知识的概念。评论为未来的研究提供了几个方向，包括对知识的更好运作，更多的实验性和纵向研究以及将学生学习作为TPACK研究中的因变量的更全面的测量和整合。
数字工具对隆德大学教学发展工作的影响
介绍和总结 本项目旨在盘点和分析数字工具和举措对隆德大学教学发展工作的影响。通过对大学各利益相关者的采访和焦点小组讨论，我们发现，学生、教师以及教职领导都希望了解在教育中采用任何数字工具的明确理由，并需要以指导和专业发展活动的形式获得适当资源的支持。教师和学生将在各种地方寻求这种支持，需要协调支持以避免提供重复和缺口。
捷克理工大学本科和硕士研究生学习和教学中使用人工智能的框架规则
活动 可接受 注意 语法检查 是 多年来，语法检查一直是常见文本编辑器的标准功能。无需披露为此目的使用人工智能的情况。 文本编辑、改写 是 人工智能能够生成甚至广泛的文本修改建议。这样的建议需要批判性评估，因为它们可能会完全改变原意。并非所有科学学科都以相同的程度用于人工智能训练。因此，人工智能可能会提出一篇乍一看似乎合乎逻辑的文本，但在批判性评估中可能会发现它缺乏背景，甚至包含错误。此外，必须始终牢记，撰写技术文本是学生必须练习和掌握的技能。学生应该勤奋，学会如何将自己的想法用文字表达出来。此类人工智能使用情况必须在所用软件列表中披露。有关引用样式建议，请参阅 [6.1] 或 [6.2]。 文献检索 部分 人工智能是寻找灵感和获得主题基本理解的好工具。但是，它不能是唯一的信息来源。以这种方式获得的任何和所有信息都必须经过验证和批判性评估。人工智能工具容易产生“幻觉”（编造事物），可能会使用过时、不可靠或有偏见的信息。此外，搜索信息、批判性地评估这些信息以及找到与未来工作相关的想法是学生需要掌握的关键技能。文本结构部分人工智能能够建议文本的结构，包括划分章节，甚至建议每章的内容。这样的建议需要批判性评估。学生是自己论文的作者。每位作者都对自己作品的内容负责，即：
人工智能作为建筑教学工具
近年来，人工智能 (AI) 在艺术和设计领域的应用越来越受欢迎。许多 AI 程序应用程序都是公开的，既有商业的也有开源的，它们提供了将设计或背景的文本描述转换为原始内容图像的机会。尽管自 2015 年以来，许多研究项目都在研究 AI 在建筑中的应用，但似乎缺乏将其作为概念生成工具在建筑教育中使用的经验证据。2022 年秋季举办了一门实验性建筑设计课程，其中 34 名学生在概念设计阶段使用 AI 程序从叙述中生成原始内容图像，以帮助学生为他们的建筑生成概念。将实验学生组的设计与另一组 50 名学生的对照组进行比较，后者在同一学期的类似项目中使用更传统的概念设计方法。本文旨在通过测量 AI 工具在提高形式发现创造力方面的有效性，强调在建筑设计教育的概念生成阶段使用 AI 工具的机遇和挑战。通过利用建筑学习理论和教学法方面的最新文献，我们将对这种实验方法进行批判性分析，以进一步了解人工智能在建筑教育中的作用。
人工智能作为建筑教学工具
近年来，人工智能 (AI) 在艺术和设计领域的应用越来越受欢迎。许多 AI 程序应用程序都是公开的，既有商业的也有开源的，它们提供了将设计或背景的文本描述转换为原始内容图像的机会。尽管自 2015 年以来，许多研究项目都在研究 AI 在建筑中的应用，但似乎缺乏将其作为概念生成工具在建筑教育中使用的经验证据。2022 年秋季举办了一门实验性建筑设计课程，其中 34 名学生在概念设计阶段使用 AI 程序从叙述中生成原始内容图像，以帮助学生为他们的建筑生成概念。将实验学生组的设计与另一组 50 名学生的对照组进行比较，后者在同一学期的类似项目中使用更传统的概念设计方法。本文旨在通过测量 AI 工具在提高形式发现创造力方面的有效性，强调在建筑设计教育的概念生成阶段使用 AI 工具的机遇和挑战。通过利用建筑学习理论和教学法方面的最新文献，我们将对这种实验方法进行批判性分析，以进一步了解人工智能在建筑教育中的作用。
人工智能作为建筑教学工具
近年来，人工智能 (AI) 在艺术和设计领域的应用越来越受欢迎。许多 AI 程序应用程序都是公开的，既有商业的也有开源的，它们提供了将设计或背景的文本描述转换为原始内容图像的机会。尽管自 2015 年以来，许多研究项目都在研究 AI 在建筑中的应用，但似乎缺乏将其作为概念生成工具在建筑教育中使用的经验证据。2022 年秋季举办了一门实验性建筑设计课程，其中 34 名学生在概念设计阶段使用 AI 程序从叙述中生成原始内容图像，以帮助学生为他们的建筑生成概念。将实验学生组的设计与另一组 50 名学生的对照组进行比较，后者在同一学期的类似项目中使用更传统的概念设计方法。本文旨在通过测量 AI 工具在提高形式发现创造力方面的有效性，强调在建筑设计教育的概念生成阶段使用 AI 工具的机遇和挑战。通过利用建筑学习理论和教学法方面的最新文献，我们将对这种实验方法进行批判性分析，以进一步了解人工智能在建筑教育中的作用。