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大学的经济影响
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澳大利亚大学允许人工智能完成作业
人工智能对考试的完整性构成了巨大挑战。这是自计算器被允许进入数学考试以来最大的破坏者。教育工作者的最新困境来自一个名为 ChatGPT 的语言处理聊天框。这可以在几秒钟内生成任何主题的高度真实的类似人类的内容。它引发了人们对学生会用它来写论文的担忧。南澳大利亚大学的 Vitomir Kovanovic 博士表示，教师需要接受人工智能。他说：“你无法阻止它。另一种选择是中世纪——使用笔和纸。”他补充说，大学需要与时俱进。他说：“这就像有一所驾校，但教人们如何骑马。”
筛查新冠肺炎 Omicron 和 Delta 变体下大学的安全开学情况：少即是多
。CC-BY 4.0 国际许可 它是根据作者/资助者提供的，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。（未经同行评审认证）
研究文章 利用人工智能激发沙特大学在师生联合科研中的作用
近年来，随着高等教育扩张和新大学的开设，沙特阿拉伯大学的科学研究发生了重大变化。人工智能（AI）可以应用于现有的数据分析流程，以增强模式识别并支持高级数据分析。本研究旨在调查激发大学教师和学生在联合科学研究中作用的障碍。本研究还旨在评估大学教师和学生之间的联合科学研究，以及激发沙特大学卫生和人文科学男女学生联合科学研究的机制，以提高创造和发明成果。为了确定利用人工智能激发沙特大学学生和导师之间科学研究作用的障碍，本研究采用了简单随机抽样技术。对沙特阿拉伯大学的 250 名受访者进行了结构良好的问卷调查。收集的数据借助社会科学统计软件包 (SPSS) 20 版进行了统计分析。本研究的结果表明，大学教师与学生联合进行科学研究的目标对激发沙特大学教师与学生联合进行科学研究的作用的障碍具有显著的正向预测作用。研究还表明，各变量之间存在统计学上显著的相关性 (p 值 = 0.00)。
欧洲大学传播战略.pdf
由于技能需求在快速发展，高等教育部门必须适应。绿色和数字化转型需要面向未来的教育、研究和创新，需要与相关行业和利益相关者密切合作，必须缩小欧盟各地数字技能的巨大差距。欧盟各地的学生和教职员工需要掌握未来的绿色和数字技能，需要发挥大学的创新和技术潜力来应对相关的社会挑战。欧洲的目标是，到 2030 年，至少 45% 的 25-34 岁人群获得高等教育学历 8 ，至少 60% 的成年人参与学习（在过去 12 个月内） 9 。数字十年 10 设定了雄心勃勃的目标，旨在到 2030 年让 80% 的人至少具备基本的数字技能，并让 2000 万 ICT 专家就业。
NextgenerationU：国家恢复和弹性计划对大学有什么影响？
国家的复苏和弹性（NRR）计划在其内容和结构方面都非常多样化。大学活动的横向性质还需要进行整体分析，该分析超出了纯粹的“高等教育”或“研究与创新”措施。我们的分析旨在涵盖与大学相关的主要国家恢复和弹性计划主题，以增强高等教育机构对可用机会的认识。至关重要的是，大学为尽可能高效地提供计划做出贡献，以便能够优化其组织和计划，以便他们处于最佳位置，以抓住和扩大可用机会。此简报还将：突出显示和分享示例，说明了可用的选择的多样性，强调了大学与其他资金计划的潜在互补性，并通过向大学和政策制片人制定关键信息来为计划在国家一级的透明实施做出贡献。这些措施的明智实施是大学在我们的长期经济和社会恢复中履行其作用的关键。
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但是，虽然UCAS关于准学生的数据对家庭学生人数提供了一些鼓励，但第二次爆发或当地的锁定可能会破坏脆弱的学生信心，并阻碍那些在学习负担大学时依靠工作的人。部分工人占英国劳动力的24％，但占冠状病毒最大的工作的35％。在年龄方面，约45％的较脆弱的工作是由35岁以下的年轻人拥有的。vii较少的学生在大学的背景中少了，这损害了伦敦的劳动力和企业。影响了整个首都的未来人才管道和社会流动性。必须考虑到学生群体并与高等教育部门合作，计划当地封锁和伦敦经济的复兴。这对于确保不受弱势伦敦人的身份不被排除在高等教育之外特别重要。
摘要：本研究的目的是确定近东大学学生对使用 Google 应用程序进行移动学习的看法。研究中使用了研究人员开发的包含 20 个项目的数据收集工具。应用结果表明，数据收集工具的克隆巴赫系数为 0.942。本研究的摘要部分提供了一般信息。在方法部分，表格显示了学生的年龄和性别以及学生就读的院系。研究过程中收集的数据在结果和讨论部分给出，并由研究人员在结论部分进行评估。研究结果表明，学生对移动教育中的 Google 应用程序持积极态度。对数据进行统计分析后发现，学生使用 Google 应用程序可以使大多数任务更容易完成。因此，学生使用这些应用程序可以节省更多时间和精力。提供使用这些应用程序的教育并从这些应用程序中受益将是件好事。本研究收集的数据旨在为来自不同大学和国家从事这一主题研究的其他研究人员提供指导。关键词：人工智能；移动学习；谷歌应用；技术。引用方式：Bicen, H., & Arnavut, A. (2020)。谷歌人工智能方法和在移动学习中使用谷歌应用的统计结果。BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究，11 (1)，121-130。https://doi.org/10.18662/brain/11.1/18
摘要：本研究的目的是确定近东大学学生对使用 Google 应用程序进行移动学习的看法。研究中使用了研究人员开发的包含 20 个项目的数据收集工具。应用结果表明，数据收集工具的克隆巴赫系数为 0.942。本研究的摘要部分提供了一般信息。在方法部分，表格显示了学生的年龄和性别以及学生就读的院系。研究过程中收集的数据在结果和讨论部分给出，并由研究人员在结论部分进行评估。研究结果表明，学生对移动教育中的 Google 应用程序持积极态度。对数据进行统计分析后发现，学生使用 Google 应用程序可以使大多数任务更容易完成。因此，学生使用这些应用程序可以节省更多时间和精力。提供使用这些应用程序的教育并从这些应用程序中受益将是件好事。本研究收集的数据旨在为来自不同大学和国家从事这一主题研究的其他研究人员提供指导。关键词：人工智能；移动学习；谷歌应用；技术。引用方式：Bicen, H., & Arnavut, A. (2020)。谷歌人工智能方法和在移动学习中使用谷歌应用的统计结果。BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究，11 (1)，121-130。https://doi.org/10.18662/brain/11.1/18
联盟-15：内部信息 300 所大学期待......
联盟号 15 号的失败飞行为未来“加油机”航天器使用的自动对接系统提供了宝贵的测试。这至少是苏联宇航员首席弗拉基米尔·沙塔洛夫少将在约翰逊航天中心散布的内幕消息（《航空周刊与空间技术》，1974 年 9 月 16 日、22 日）。沙塔洛夫一直在参加阿波罗-联盟号测试项目机组人员培训课程，并利用这个机会详细介绍了苏联官方对联盟号 15 号的看法。他证实航天器从未与礼炮 3 号空间站进行物理接触，他说自动会合系统多次将航天器带到距离空间站 30 到 50 米的范围内，但每次最终会合序列都失败了。根据沙塔洛夫的说法，使用手动控制进行对接是可能的
衡量大学对当地经济的影响
摘要 大学对社会的贡献来自于供给侧和需求侧产生的影响，后者与这些机构开展的活动产生的需求注入有关。本文通过设计一种基于蒙特卡罗模拟的方法，重点关注需求侧的影响，以便在计算大学的经济影响时引入随机因素。我们将这种方法应用于瓦伦西亚公立大学的案例，在所有包含不确定假设的要素中引入随机因素。结果强调了通过生成乘数来考虑不确定性的重要性，在产出和就业的情况下，乘数可以在平均值附近变化 18%，在收入的情况下，乘数可以在平均值附近变化 10%。