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教育政治经济学
《教育政治经济学》以严谨而清晰的学术方式解释了当今教育体系背后的经济学和政治学，以及经济学家如何分析这些经济学和政治学。本书涵盖了一系列对教育教学和教育政策至关重要的主题。其中包括如何使用经济和政治理论工具来衡量教育在社会流动和经济增长中的作用，好教师是否能够克服社会阶层和种族成就差距，早期儿童和职业教育的有效性，以及关于学校问责制的辩论，以及增加教育支出是否能提高教育质量。本书还探讨了高等教育的全球变化，特别是大众化、阶层分化和私有化。本书面向经济学、公共政策和教育专业的高年级本科生和研究生，充满了现实世界的例子，对于任何有兴趣获得新的国际教育视角的人来说，这本书都是必读书籍。
特此批准任命 Sh. Sanjay Kumar Tickoo，政府高等教育部副部长，为关键人物
特此批准提名印度政府高等教育部副部长 Sh. Sanjay Kumar Tickoo 为联络官员，根据相关政府颁布的法案/法律的规定处理网络空间中的非法内容/信息/活动。
人工智能在教育中的道德意义
摘要教育中的人工智能（AI）技术的整合引入了许多可能性和好处。但是，这也引发了道德问题，需要仔细考虑。这项研究工作探讨了与AI在教育中的实施相关的道德意义。这项工作研究了关键的道德维度，包括隐私和数据保护，公平和偏见以及对教师关系关系的影响。发现突出了AI设计和部署中透明度，问责制和公平性的重要性。这项工作提出了一个全面的框架，以指导教育中的道德人工智能实施，强调对强大的政策，算法透明度和解决偏见的需求。通过主动解决这些道德考虑，教育利益相关者可以确保一个负责任且包容的教育环境，以利用AI的潜力，同时维护道德原则。人工智能（AI）已彻底改变了包括教育在内的各个部门。其整合到教育体系中，提出了关于隐私，自治，偏见和问责制的道德问题。本文通过哲学观点深入研究了人工智能在教育中的道德意义。利用著名哲学家的作品，研究了在教育环境中使用人工智能技术固有的道德考虑。
梅加拉亚邦学校教育委员会总部 :::: 图拉
1 FATHER 1 51 MORNING-I 39 2 AMLAREM 1 52 MORNING-II 40 3 LOVE-I 2 53 LOVE 41 4 LOVE-II 3 54 FISH 41 5 ARADONGA 3 55 GOAT 43 SUNDAY 42 PARA 4 57 ROAD 44 8 BAGHMARA-I 5 58 ROAD 45 9 BAGHMARA-II 5 59 ROAD 46 10 ROAD - I 6 60 ROAD 48 11 ROAD 861 7 62 MAWSYNRAM 49 13 BATABARI 8 63 MAWTHENGKUT 50 14 BHOIRYMBONG 8 64 MENDAL 51 15 BOLDAMGRE 9 65 MONABARI 52 16 BYRNIHAT 10 76 N 52 MOWKANIA 18 CHOKCHOKIA-I 13 68 NOGORPARA 53 19 CHOKCHIA-II 14 69 NOLIKATA 54 20 CHOKPOT-I 15 70 NOVEMBER 55 21 CHOKPOT-II 15 71 NOGORPARA LU-I 16 73 NONGKHLAW 57 24 DALU-II 17 74 NONGMYNSONG 58 25 DANGAR 18 75 NONGPOH-I 60 26 DEPA 18 76 NONGPOH-II 61 27 TREE OF 7 -I 63 29 TOWN-I 20 79 NONGSTON-II 64 30 TOWN-II 21 80 NONGSTON-III 65 31 GASUAPARA 21 81 NONGTALAN 66 32 HARIPUR 34 JENGJAL 23 84 PATHARKMAH 68 35 JONGKSHA 24 85 PEDALDOBA 69 36 JOWAI-I -IV 29 89 CHAPTER 72 40 KALAIPARA 30 90 CHAPTER 73 41 CHURCH 74 42 KHARKUTA-I 31 92 RANGBLI 75 43 CHAPTER 793-II 2 94 RESUBELPARA-II 77 45 CHRIST-II 34 95 SONG 77 46 KYNSHI 35 96 SONG 79 48 SONG -II 80 50 MAHENDRAGANJ 38 100 RONGSAKGRE 80
通过融合改变教育技术
今年发布的 NAEP 分数显示，COVID 对学生学习产生了巨大影响：阅读和数学成绩的下降幅度是实施测试 30 年来最大的。即使在疫情之前，NAEP 分数也落后了。为了让美国的教育系统重回正轨，我们邀请了来自不同团体的 40 位专家——从教育技术公司到慈善组织再到教师——来讨论可能的解决方案。该小组强调了教育的多学科和融合性质，教育领域涉及心理学、认知科学、社会学和经济学以及正在学习的特定领域（数学、生物学、化学等）。教育传统上是孤立的，往往抵制从技术到职业和工作性质变化等关键社会创新。这使得教育成为融合加速器的绝佳潜在轨道，它“建立在基础研究和发现的基础上，以加速解决方案对社会产生影响。”在构思了数据科学教育、中学数学和评估等关键领域的可交付成果后，该小组讨论了这些领域的交叉趋势。他们发现，支持教育融合至关重要，这将有助于让当今的学生成为明智的决策者、积极解决问题的人和自我导向的终身学习者。本报告提出了专家认为对改善教育机会至关重要的关键主题和必要的伙伴关系。然后，它研究了产生能够改变美国教育格局的可交付成果所需的关键学科和融合。可交付成果的主要未来方向、其智力价值和更广泛的社会影响：● 中学数学可交付成果侧重于提高学生的积极性、数学概念和技能的相关性、支持协作和基于项目的学习、优化和扩展反馈机制以及开发 AI 来响应学生的输入。这些创新将有助于揭示更多关于成就和机会差距以及其他在 STEM 领域对学生群体产生不同影响的机制。 ● 数据科学教育成果侧重于让学生掌握处理数据的程序技能，并支持教师及时对数据科学相关的评估提供反馈。这些成果的智力价值包括了解如何将数据科学教育融入主流课程——或将其作为一门独立的学科进行开发和教授（Engel，2017）——鉴于其跨学科性质。● 评估成果侧重于开发新的、越来越不引人注目的学生评估方式，包括游戏化等元素以及评估更广泛的技能（如自我调节和协作学习）。这些成果的智力价值包括更深入地理解学习过程，通过更有效、更少破坏性和更全面的评估产生更广泛的影响。
在州教育机构 (SEA) 中实施人工智能 (AI) 的框架
这些材料是初步的、非详尽的，仅以非排他性方式提供，以响应在州教育机构 (SEA) 实施 AI 的考虑需求，仅供参考。这些材料反映了一般见解，可能根据当前可用的信息提出潜在的考虑选项，这些信息本质上是不确定的，可能会发生变化，但不包含确定未来行动方针所需的所有信息。这些材料中包含的见解和概念尚未经过验证或独立核实。对特定产品或组织的引用仅用于说明，不构成任何认可或推荐。这些材料不构成，也不应被解释为政策、会计、法律、医疗、税收或其他受监管的建议，或对任何特定行动方针的建议。这些材料不是结果的保证，不能依赖。未来结果可能与任何预期、预测或预计存在重大差异。特别是鉴于技术发展迅速，这些材料“按原样”提供，不作任何陈述或保证，并且明确声明对任何类型的损失或损害不承担任何责任。接收方对其所有决定、使用这些材料以及遵守适用法律、法规和规定负全部责任。在采取任何具体步骤之前，请考虑寻求法律和其他相关认证/许可专家的建议。