新发布的机器人编程工具使最终用户可以通过将基于块的语言和直通式编程组合来编程工业机器人。要有效地使用这些系统,最终用户通常需要有限或没有程序经验的经验,就需要培训。要培训用户,辅导系统通常用于基于块的编程(即使是通过编程进行铅编程),但没有教程系统将这两种类型的编程结合在一起。我们提出了Coblox Interactive教程(CITS),这是一种新颖的辅导方法,它教授如何同时使用构成典型的最终用户机器人编程环境的硬件和软件组件。在用户切换两种编程样式之间,CIT为它们提供了宽敞的SCA旧,从而为用户提供了有关失误的立即反馈,并为下一步提供指导。为了评估CIT,我们使用ABB机器人技术发布的编程环境对79个工业最终用户进行了一项研究,将我们的培训方法与培训视频进行了比较,培训视频是行业中最常用的培训。这项研究是迄今为止最大的培训最终用户的研究之一,发现由CIT培训的用户比视频培训的用户更少的时间在更少的时间内撰写了更正确的程序。这表明硬件和软件概念的紧密整合是为培训最终用户编程工业机器人的范围。
• 人类教师专注于个人、专业、复杂的任务以及与学生的互动,而更常规、行政和其他任务则由自动化完成。• 人类教师专注于传递内容,而自动化智能系统则确保学生以合适的方式接收这些内容并测试他们的成绩。• 智能辅导系统、自动论文评分、自动创建个性化路径相结合,作为教师功能,几乎不需要人工输入。• 网络中的人类和非人类节点跨时间、空间和上下文生成知识。
学生服务 ................................................................................................................................21 学业咨询 ................................................................................................................................22 书店 ..............................................................................................................................................22 C.A.R.E ......................................................................................................................................23 就业服务 ................................................................................................................................23 儿童保育 ................................................................................................................................23 计算机实验室设施 ................................................................................................................24 食品服务 ................................................................................................................................24 夏威夷中心 ................................................................................................................................25 健康办公室 ................................................................................................................................27 住房信息 ......................................................................................................................27
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技能领域 知识证书 工作经验 1 会计 2 行政管理 3 客户服务 4 数据录入 5 计算机应用 6 编程 7 计算机网络 8 网页设计 9 教学 10 辅导 11 研究 12 电气技师 13 机械技师 14 木工 15 油漆 16 空调技师 17 冰箱技师 18 客房清洁 19 服务员 20 烹饪 21 舞蹈 22 戏剧 23 救生员 24 急救 25 其他 请指定 26 (a) 27 (b) 28 (c)
• 咨询服务 – 为遇到情绪问题、适应困难和其他影响其实现学业和个人目标能力的因素的学生提供专业咨询和危机服务。校园地点和 EMPACT 的 24 小时 ASU 专用危机热线提供 24/7 全天候支持。 • 财务援助和奖学金服务 – 提供学生资助信息和申请,例如助学金、贷款、奖学金和学生就业。 • GPA 计算器 – 学生可以使用此计算器来预测他们的 GPA。 • 健康服务 – 为所有 ASU 校区学生提供非紧急医疗保健,无论其保险状态如何。大多数看医生或执业护士都是免费的,但拍 x 光、化验结果等需要收费。 • 图书馆 – 通过“咨询图书管理员”在线聊天提供 24/7 全天候图书管理员服务,在图书馆开放的大部分时间,图书管理员都会亲自在参考台提供帮助。 • ASU 在线学生 – 攻读完全在线课程的学生可以接触到成功教练和其他成功秘诀。 • Sun Devil Fitness – 提供个人和团体健身机会,以及有关营养和健康的信息以及按摩。使用一般设施(举重、循环训练和有氧运动器械)是免费的,其他服务(瑜伽课、按摩)则需要付费。 • 辅导和写作中心 – 为学生提供学术支持服务,如辅导、同伴咨询、计算机辅助教学、写作支持和补充教学 • 联系亚利桑那州立大学 – 提供常见问题资源和新问题的联系信息。
扩展高质量的辅导仍然是教育中的主要挑战。由于不断增长,许多平台雇用了新手教师,这些新手与经验丰富的教育者不同,他们难以解决学生的错误,因此未能抓住主要的学习机会。我们的工作探讨了大型语言模式(LLMS)在修复数学错误时缩小新手 - 专家知识差距的潜力。我们贡献了桥梁,这种方法使用认知任务分析将专家的思维过程转化为一个决策模型进行补救。这涉及识别(a)学生错误,(b)修复策略的例外,以及(c)在产生响应之前的进程。我们结构了一个由700个实际辅导转换的数据集,由专家及其决定的专家注释。我们在数据集中评估了最新的LLMS,并发现专家的决策模型对于LLMS缩小差距至关重要:与专家决策(例如,“简化问题”)的GPT4响应是 +76%的首选。补充,上下文敏感的决策对于缩小教学差距至关重要:随机决策与专家决策相比,GPT4的响应质量降低-97%。我们的工作表明了嵌入专家思维过程的潜力,以增强他们的帽子,以弥合新手 - 专家知识差距。我们的数据集和代码可以在以下网址找到:https://github.com/rosewang2008/bridge。
MTC教学大纲附录 - 2012/2013学年提供以下信息,以帮助您更了解可能有助于您的学术成功的资源。有关这些主题的更多信息,请参阅目录,学生手册和/或MTC工作人员或教职员工。辅导:您在MTC上参加的许多课程都可以提供免费的一对一和团体辅导服务。如果您在课程中遇到困难,那么立即为您的学术问题寻找解决方案非常重要。落后将迅速造成其他问题。有关辅导服务的更多信息,请联系183室学生资源中心的凯西·赖斯(Kathy Rice)。您的讲师希望看到您成功,并且可以在上课之前和下课后回答问题。您的学习技能也可以通过组建一个研究小组,与同学成为朋友,尽早准备任务,使用每周计划者来管理时间并优先考虑“待办事项”列表,从而提高您的学习能力。残疾学生:如果您相信自己有身体,学习或精神障碍,以阻止您在班上取得成功,请与学生资源中心的Mike Stuckey联系。某些残疾学生可能有资格获得特定的学术住宿。通过残疾学生办公室考虑并批准了学术住宿。您应该将任何可能影响教室或学习能力的医学或学习条件的课程通知您的讲师。
[3] 苏尔坦·巴瑟里唐博斯科学院计算机科学系助理教授 摘要:人工智能 (AI) 正在通过引入创新工具和方法来改变教育格局,从而增强教学、学习和管理流程。本文探讨了人工智能在教育领域的多方面影响,重点关注个性化学习、智能辅导系统、人工智能驱动的评估、管理效率和教师支持。通过实现自适应学习途径和实时反馈,人工智能可以满足学生的不同需求并促进更深入的参与。此外,人工智能可以自动化管理任务,使教育工作者能够专注于教学质量和学生发展。然而,人工智能的整合引发了关键的道德挑战,包括对数据隐私、算法偏见和公平使用技术的担忧。本文还讨论了人工智能在取代教育中的人性化方面的局限性,并强调了维持师生关系的重要性。人工智能的未来发展,包括其与虚拟和增强现实、预测分析和协作学习工具的潜在整合,将进一步彻底改变教育。虽然人工智能前景广阔,但必须应对其带来的挑战,以确保其合乎道德和公平的应用。本文全面概述了人工智能在教育中的作用,深入了解了其当前的应用、挑战以及塑造未来学习的潜力。关键词:人工智能、教育技术、个性化学习、智能辅导系统、评估中的人工智能、教师支持和人工智能中的道德挑战、教育公平、数据隐私和人工智能在教育中的未来。