摘要 印度尼西亚在英语教学中越来越多地使用人工智能工具,但其实施和影响尚未完全了解。本研究探讨了印度尼西亚英语作为外语 (EFL) 教师如何将人工智能 (AI) 技术融入教学,他们对这些工具的有效性的看法以及他们面临的障碍。通过半结构化访谈采用定性方法采访了印度尼西亚的五名英语作为外语 (EFL) 教师。数据分析表明,教育工作者使用 Grammarly、Google Translate、ChatGPT 和 Claude AI 等人工智能工具来提供反馈、帮助理解和创建内容。这些工具被认为有利于提高学生的写作能力和热情,尽管有人担心过度依赖、学术诚信以及阻碍批判性思维和真正学习的可能性。障碍包括对工具、技术设置和学生准备程度的限制。该研究强调了在英语教学中使用人工智能工具的优势,并强调了公平和评价性地纳入它们的重要性。教师应鼓励建构主义教学技术来激发认知参与和数字能力,确保人工智能资源补充而不是替代真正的学习。建议未来研究道德和教育影响。关键词:人工智能、英语作为外语 (EFL)、语言教育、教育技术、印度尼西亚、定性研究、教师看法、挑战、道德考虑。如何引用 Rahman, MA (2024)。探索人工智能在印度尼西亚英语作为外语教育中的整合。教学法:英语语言教学杂志,12 (2)。196-212 DOI:10.32332/joelt.v12i2.9549。期刊主页 https://e-journal.metrouniv.ac.id/index.php/pedagogy 这是一篇根据 CC BY SA 许可开放获取的文章 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
结核病 (TB) 是由结核分枝杆菌引起的,是全球单一感染病原体导致死亡的主要原因。结核分枝杆菌感染还可能导致临床慢性感染,称为潜伏性结核感染 (LTBI)。与目前有限的治疗方法相比,几种亚单位疫苗表现出免疫治疗效果,并被纳入临床试验。在本研究中,Ag85B 亚单位疫苗与新型粘膜佐剂 c-di-AMP (Ag85B:c-di-AMP) 经鼻腔内注射给持续性结核分枝杆菌 H37Ra 感染小鼠模型,该模型也表现出 LTBI 的无症状特征。与Ag85B免疫相比,Ag85B:c-di-AMP疫苗接种诱导了更强的体液免疫反应,显著更高的CD4 + T细胞募集,增强了肺中Th1/Th2/Th17谱反应,减轻了肺病理损害,并降低了小鼠体内的结核分枝杆菌负荷。总之,Ag85B:c-di-AMP黏膜途径免疫对持续性结核分枝杆菌H37Ra感染具有免疫治疗作用,而c-di-AMP作为一种有希望的潜在黏膜佐剂,可进一步用于持续性结核分枝杆菌感染以及LTBI的治疗或预防疫苗策略。
在Actrims论坛2023上提出的结果显示,丁蓝丁对中枢神经系统中与MS疾病进展相关的中枢神经系统(CNS)的神经炎性生物标志物的显着影响,增强了Tolebrutinib的潜力,从而解决了残疾的潜在,以解决残疾积累 - 对SARF的sar Fraining 2 earter-nistriation-SARING INSTICT ON-SARING INSTICT ON-SANFINIS-SANFINIS-SAN FRAININ-4443820,包括SAN4443820,包括SAN443820,蛋白激酶1(RIPK1)抑制剂巴黎,2023年2月23日。Tolebrutinib的新数据,Sanofi的研究性口服Bruton的酪氨酸激酶(BTK)抑制剂治疗多发性硬化症(MS),对可能驱动CNS内疾病进展的关键免疫介质具有显着影响。在研究中,研究人员测量了接受未接受治疗或B细胞耗竭疗法Ocreelizumab的患者相比,用Tolebrutinib治疗的MS患者的脑脊液蛋白质组学变化。这些发现源于与国家神经系统疾病与中风研究所(NINDS)的合作研究和发展伙伴关系,并将在美国多发性硬化症(ACTRIMS)论坛2023的美洲治疗与研究委员会中提出。
通讯作者 Mohamed M. Abuzaid,mabdеlfatah@sharjаh.ac.ae 人工智能 (AI) 对物理治疗实践的影响:物理治疗师意愿和准备度研究 1 沙迦大学健康科学学院医学诊断成像系,阿联酋沙迦 2 沙迦大学健康科学学院物理治疗系,阿联酋沙迦 3 开罗大学物理治疗学院,埃及开罗 摘要:分析人工智能 (AI) 的现状是将其融入物理治疗实践的关键第一步。因此,本研究旨在评估物理治疗师 (PT) 对 AI 实施的看法、知识和接受意愿。 2021 年 10 月至 12 月,对在阿拉伯联合酋长国 (UAE) 工作的 PT 进行了探索性横断面在线问卷调查。先前经过验证的调查收集了参与者的人口统计信息、看法、知识、准备情况以及将 AI 融入实践的挑战。结果显示,PT 对 AI 的了解相当匮乏。大多数参与者都赞赏 AI 应用的作用,并期望它将在实践中发挥重要作用。参与者指出,缺乏教育资源和适当的培训是 AI 整合的主要挑战。参与者表达了将 AI 纳入本科和研究生课程的强烈愿望。将 AI 融入物理治疗实践的兴奋需要努力为学生和专业人士提供教育和培训。物理治疗师担心,通过适当的准备来提高对 AI 角色和挑战的认识,可以消除工作干扰。将 AI 应用于 PT 实践将塑造物理治疗师的医疗保健服务和教育的未来。AI 将为患者和提供者提供更快的诊断、更好的性能和准确的结果。即使在人工智能在物理治疗中实施的早期阶段,人工智能的应用也提出了问题并增加了期望。关键词:人工智能、深度学习、物理治疗、物理治疗师、知识、实践。 人工智能在物理治疗实践中的影响:物理治疗师愿意和准备情况的研究