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创造性思维：技能开发框架
有效的创造性思维教学或评估需要对技能涉及的内容及其发展的有力理解。这个技能开发框架解决了与教学和评估创意思维相关的挑战。虽然技能有很多定义，但很少有一种以适合课堂的方式来操作创意思维的方法。该框架综合并协调了有关创造性思维的现有理论和研究，以提供整体但实际上适用的观点。它通过定义由合理的证据基础告知的链和方面来概述创造性思维过程。此框架中包含的方面是可延展的：可以教授它们，并且可以学习。该框架专门旨在为教学和评估提供焦点，还支持研究人员和教育工作者更好地了解创造性思维的技巧：
从恐惧到未来：重新思考人工智能
随着人工智能的不断发展，其影响力正在重塑行业并重新定义工作角色。Gartner 最近的一项调查“企业中的人工智能”1 显示，GenAI 是组织中部署的第一大人工智能解决方案。毫无疑问，在极短的时间内，人工智能不仅成为一种通用技术，而且成为一种主流文化现象。然而，在这种兴奋的同时，也存在着一股持续的恐惧暗流——对未知的恐惧、对工作被取代的恐惧，或者仅仅是对被抛在后面的恐惧。尽管在理解和实施人工智能方面取得了重大进展，但许多员工甚至领导者仍然觉得人工智能令人生畏。Adecco Group 最新的全球未来劳动力研究“应对变革：适应人工智能驱动的工作世界”2 的数据显示，40% 的工人（以及 43% 的智能行业工人）担心长期的工作保障，许多人指出，他们之前对人工智能可能对其职业生涯产生负面影响的担忧现在得到了证实。
在适应研究中重新思考弹性和脆弱性
思考来自世界上最脆弱的地区之一的环境流离失所社区的困境 - 孟加拉湾河口的桑达班人三角洲覆盖了西孟加拉邦，印度和孟加拉国 - 过去几年中我学术追求的主要关注者之一。这些社区受到自然力量的众多方式，其流浪和迅速变化的行为是过程超出其控制的过程的产物，迫使我考虑和创新的道路，这可能有助于导航其临时性的复杂性。复杂性不仅构成了影响这些社区的物理力量的动态，而且还深入研究了气候力量与社会边缘性问题，政治经济结构的相互作用的细节，在这些问题，政治经济结构中，这种边缘性在其中运作和土著宗教的问题。
过渡母牛重新思考免疫力：它们是否真的……
◼Chapinal等人，2011年； Huzzey等，2011; Ospina等，2010a，2010c; Duffield等，2009； Leblanc等，2005
不仅仅是言语：通过神经科学方法重新思考可持续性沟通
这是以下文章的同行评审版本：®Irović，M.，Dimitriadis，N.，Janić，M.，Alevizou，P。，＆Dimitriadis，N。J.（2022）。不仅仅是单词：通过神经科学方法重新思考可持续性沟通。消费者行为杂志，该期刊以最终形式发表在https://doi.org/10.1002/cb.2125上。本文可以根据Wiley使用自算版版本的条款和条件来将其用于非商业目的。未经Wiley的明确许可或根据适用立法的法定权利的明确许可，本文可能不会增强，丰富或以其他方式转化为衍生作品。版权声明不得删除，遮盖或修改。该文章必须链接到Wiley在Wiley在线图书馆上的记录版本，并且必须禁止第三方通过平台，服务和网站提供任何嵌入，框架或以其他方式提供其文章或页面。
Marfan综合征：动物模型的见解
知识社会的存在主要是由于技术的发展和专业人士能力的指数发展。数字化转型和新技术生成了需要高级技能的复杂环境。这项工作分析了教学方法的当前状态，特别关注基于项目的学习，从而发展了STEM学生的计算思维。系统文献综述研究了教学方法的当前状态以及基于项目的学习，旨在在高等教育的背景下增强计算思维。结果使我们能够推断（a）计算思维通过STEM教育和新颖的教学实践促进可持续发展； （b）这是解决问题的过程的基本技能，随着技术进步的发展； （c）其发展是一个全球关注的问题，而不仅限于一个国家的发展水平； （d）它在早期的引入为弱势群体的发展提供了机会。概述，本研究使用PRISMA 2020指南进行了系统的文献综述（SLR），以分析教学方法，包括基于项目的学习，以增强STEM高等教育中的计算思维，确定全球研究趋势，共同的研究策略和改进领域，以提高一项框架的计算思维技能，以使计算思维技能与Ererging技术挑战性教育和促进维持能力的教育实践相结合。本研究给出了有关最先进的计算思维和教育的相关结果；它对于基于纪律和跨学科方法的课程设计很有价值。
变态发现：重新考虑DNA证据的可接受性，以防止潜在的错误定罪
本文提出了一个分析框架，用于评估法院诉讼中脱氧核糖核酸（“ DNA”）证据的可靠性和可接受性。对DNA的法医分析的可靠识别能力是无与伦比的。因此，有效地灌输或阐明个人在刑事调查和起诉中。法医DNA分析在法院诉讼中扮演的重要作用是，在任何给定的包含DNA的给定法医样本中，个体实际上是DNA的来源。科学家报告了制造法医DNA样品的方法。这一发现的出现可能会变态，质疑刑事司法系统对DNA证据的现成依赖。此处提出的分析框架始于以下假设：DNA证据符合适用的标准，以评估法院历史上使用历史上使用的科学证据的可靠性和可靠性，然后在据称涉及Forensic DNA样品中DNA的真实性的情况下提出了负担变化的框架。
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/
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/
重新思考MIMD-SIMD相互作用，用于内存内数据库引擎中的分析查询处理
利用并行性是在内存数据库引擎中执行低延迟的游戏的名称。最突出的是，现代通用CPU继续主导计算单元的领域，它通过两个面向数据的平行范式提供了高度计算的能力：MIMD和SIMD。不幸的是，由于两个平行范式都表现出不同的编程模型和内存访问模式，因此以组合方式利用这两种模型都是具有挑战性的。但是，CPU上SIMD的最新硬件进步放宽了对SIMD友好内存访问模式的限制。与纯线性访问模式的最新技术相比，替代访问模式的可用性和性能已显着提高。正如我们将在本文中所展示的那样，这些进步为统一的并行化方法铺平了道路，该方法以联合方式利用MIMD和SIMD，为有效的分析查询处理提供了一种新颖而有希望的方式。
重新思考机器的大型语言模型
我们在大语言模型（LLMS）的域（LLM）探索机器读取（MU）。该计划旨在消除不良数据影响（例如，敏感或非法信息）以及相关的模型功能，同时保持基本知识生成的完整性并不影响因果关系无关的信息。我们设想LLM在LLM的生命周期管理中成为关键要素，这可能是开发生成AI的基础，这不仅是安全，安全和可信赖的，而且还可以提供资源效率，而且还不需要全面再培训。我们从概念表述，方法，指标和应用程序中浏览LLM中的未学习景观。特别是我们强调了现有LLM学习研究的经常被忽视的方面，例如，学习范围，数据模型相互作用和多方面的功效评估。我们还在LLM学习与相关领域（例如模型编辑，影响功能，模型解释，对抗性训练和强化学习）之间建立了联系。此外，我们概述了LLM学习的有效评估框架，并探索其在版权和隐私保障措施中的应用以及减少社会技术危害。