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第一章 文献综述:针对智力和发育障碍学生的中学后课程和全词干预…… ...文献综述…………………………………………………………………………………….….11 本研究目的………………………………………………………………………………………………14 方法…………………………………………………………………………………………14 参与者和环境………………………………………………………………...…......14 材料……………………………………………………………………………………15 因变量和数据收集....……………………………………………….………15 实验设计…....……….…………………………………………...….……………15 一般程序………....……………………………………………….…..16 预测试评估和基线阶段....…………………………………….….17 干预发展....……………………………………………….…..….17 干预培训....………………………………………………………….…...18 干预实施…………………………………………….…....18程序完整性 观察者间一致性 .………...………….……………….19 结果 ……………………………………………...………………..............................…..…….19 学习速度达到标准 ………………………………………..….….….22 学生接受度 …………………………………………………………….….….23 讨论 …………………………………………………………………………….….23 局限性和未来研究 ……………………………………………..….24 结论 ……………………………………………………………………………..….26 第三章 研究二:评估和比较短语阅读教学对智力障碍成人学生广义阅读的影响 ………...……………………..27 摘要 ………………………………………………………………………………….…....28 文献综述 …………………………………………………………………………….….29本研究的目的 .……………………………………………………………………..32 方法 .………………………………………………………………………………………….33 参与者和环境 .…………………………………………………………....…....33 材料 ……………………………………………………………………………....34 因变量和自变量 .…………………………………………………………35 实验设计 .……....…………………………………………………………35 程序 …………………………………………………………………………….36 预测试 .……………………...………………………………………….36
精神活性物质使用 (Pa SU) 的不断上升的流行率在非洲引起了严重关注,特别是在青少年中,这导致了潜在的身心健康并发症,使物质使用成为每个发展中社会的一大难题。为了解决这个问题,该研究的重点是确定杜阿拉三区和杜阿拉四区中学生使用精神活性物质 (Pa SU) 的流行率并了解相关因素。2023 年 1 月至 3 月进行了一项横断面研究,参与者是杜阿拉三区和杜阿拉四区中学的学生。利用自填问卷,收集了关于学生社会人口统计、父母社会信息和精神活性物质使用模式的综合数据。使用 SPSS 进行的统计分析探讨了相关因素,统计显着性设定为 p < 0.05。这项研究招募了 1054 名学生,结果表明男女性别比例为 3:2,平均年龄为 15.29 ± 1.9 岁(范围:12 至 20 岁)。精神活性物质生活调理使用 (Pa SU) 实验流行率达到 91.0%,而当前消费率为 42.8%,男性占主导地位。酒精成为最常消费的物质,其次是咖啡因和尼古丁。大麻是唯一的非法物质,曲马多是唯一一种未经医疗指导使用的精神药物。男性(AOR = 1.58;CI:1.07–2.34;p = 0.022)、年龄 > 16 岁(AOR = 2.94;CI:2.02–4.27;p < 0.001)、家庭成员在家中使用精神活性物质(AOR = 3.80;CI:2.61–5.53;p < 0.001)和周围有朋友使用精神活性物质(AOR = 32.92;CI:22.02–49.20;p < 0.001)被独立确定为与学生当前 PaSU 相关的风险因素。这项研究为喀麦隆杜阿拉中学生使用精神活性物质的流行率及其相关因素提供了宝贵的见解。研究结果强调,迫切需要采取有针对性的干预措施和家长意识计划,以减轻精神活性物质使用对青少年的影响。
摘要:STEM 整合已成为国家和国际的优先事项,但我们对学生在综合 STEM 课程(尤其是整合生命科学和工程设计的课程)中的学习体验的了解有限。我们的团队设计了一个新的高中课程单元,重点关注神经工程,这是一个将神经科学、技术和工程结合在一起的新兴跨学科领域。通过在高中工程设计课程中实施该单元,我们询问将生命科学纳入工程课程如何支持学生学习,以及学生和他们的老师遇到了哪些挑战。为了回答这些问题,我们进行了一项探索性案例研究,包括学生焦点小组、对老师的采访以及对学生日记的分析。我们的分析表明,学生高度参与真实的协作工程设计过程,有助于巩固他们的自我效能和对工程设计的兴趣。我们还发现了一些挑战,例如学生对生命科学的兴趣低于工程设计,以及老师缺乏生命科学背景。这些初步结果表明,神经工程可以为生命科学与工程设计的整合提供有效的环境,但要实现全面整合,还需要更多的支架和教师支持。
摘要:人工智能(AI)为英语提供了新的工具和方法作为外语(EFL)学习,但它也带来了新的风险和挑战,例如AI焦虑。随着AI在EFL学习中逐渐采用的AI焦虑,带来了各种问题。为了帮助教育工作者了解学生的关注,并促进了中学生EFL学习的AI使用,本研究采用了统一的技术接受和使用理论(UTAUT)(UTAUT)和AI焦虑的相关方面作为理论基础。随后,本研究分析了中学生AI焦虑的状况及其与学生使用AI EFL学习工具的行为意图的关系。数据是通过在线平台收集的,中国北京的中学学生有293个有效的回答。验证性因素分析(CFA)和结构方程模型(SEM)用于分析数据。量表的有效性和可靠性对九种结构感到满意:预期性能,预期努力,社会影响力,促进条件,行为意图,AI学习焦虑,就业替代焦虑,社会技术失明焦虑和AI配置焦虑。表明的结果:(1)预期绩效,预期努力,社会影响力和促进条件都可以在不同程度上积极预测行为意图,而社会影响力则具有最强的影响; (2)AI学习焦虑和替代工作焦虑可能会通过中间变量间接和负面地预测行为意图。基于分析,研究表明,教育者不仅应通过全面的AI教育来培养学生的AI素养,还应通过科学的心理干预来指导学生形成正确的情绪,以便他们更好地使用AI EFL学习工具。
摘要这项研究研究了认知重组和代币经济技术对尼日利亚拉各斯州中学学生逃学的减少的影响。该研究采用了以多阶段抽样技术为抽样方法的预测试,测试后的对照组设计。判断抽样技术用于从拉各斯州的六个教育区中选择两个,采用了简单的随机抽样技术来选择六所学校。根据班级出勤登记册随机选出的216家教育区中的每所学校,其中三所学校完成了这项研究。的可靠性指数为.87的逃避行为问卷(TBQ)是该研究的工具。数据分析并以0.05显着性水平的描述性和ANOVA统计介绍。的发现表明,这两种技术对于减少逃学有效,但令牌经济技术的影响更好。性别对逃学的减少没有显着影响,但女性比男性更多地逃避逃学。根据发现,建议将代币经济疗法作为咨询和指导学生逃学的理想技术。简介
在当今数字时代,将技术融入教育对于满足学习者多样化的需求变得越来越重要。随着教育机构努力提高学生的参与度和学习成果,游戏化和人工智能 (AI) 等创新策略已成为强大的工具。游戏化将类似游戏的元素融入非游戏环境,旨在提高学习积极性并创造沉浸式学习体验[1]。通过利用积分、徽章和排行榜等游戏机制,教育工作者可以营造一种既有竞争性又有协作性的环境,鼓励学生在学习过程中发挥积极作用。另一方面,人工智能通过分析学生数据并调整内容以满足个人需求来提供个性化的学习体验,从而促进更有针对性的教育方法[2]。
本研究旨在探讨社交互动在学生非正式学习环境中所起的作用,为理解学生在非正式学习空间中的体验以及为政策制定者在非正式学习空间中纳入更多社交互动机会提供参考。在对 Scopus 和中国国家知识基础设施 (CNKI) 数据库进行系统搜索以确定过去十年内发表的相关研究时,遵循了 PRISMA 声明。非正式学习空间和社交互动的搜索策略包括关键词和受控词汇的组合。根据预先定义的纳入标准,选择了十二项研究进行分析,包括以英文和中文发表的文章、在同行评审期刊上发表的科学文章以及研究学生在非正式学习空间和社交互动中体验的研究。本研究的结果包括对非正式学习空间的描述、社交互动的概念化以及社交互动对学生学习和参与的积极影响。根据研究结果,教育工作者和政策制定者需要创造促进包容和参与的社交互动的环境。该研究发现了文献中的空白,并提出了未来研究的方向,包括探索更广泛的非正式学习空间和研究优化学生体验的具体设计元素。关键词:参与;非正式学习空间;自学;社交互动;学生体验;系统评价
我们在新颖地应用了既定的生态方法,以量化和比较简短的学生文本语料库中的语言多样性。构造的响应(CRS)是一种常见的评估形式,但由于文本长度限制而引起的传统词汇多样性方法很难评估。在本文中,我们检查了生态多样性度量和秩序技术的实用性,以通过与传统文本分析方法并行应用这些方法来量化短文中的差异,以列为先前研究的大学生CRS的语料库。CR是在两个时间点(定时),三种类型的高级机构(类型)以及三个级别的学生理解(思维)中收集的。使用以前的工作,我们能够预测,我们将根据思维观察到最大的差异,然后是时间安排,并且没有指望基于类型的差异,从而使我们能够测试这些方法对语料库进行分类检查的实用性。我们发现,将CRS相互比较的生态多样性指标(Whittaker的Beta,物种离职率和Bray -Curtis差异)是有益的,并且与我们在类别和其他文本分析方法中的差异和其他文本分析方法的差异非常相关。其他生态措施,包括香农和辛普森的多样性,衡量单个CR中语言的多样性。另外,通过将复杂的单词频率矩阵减少到二维图,定制提供了语料库的有意义的视觉表示。使用顺序图,我们能够观察CR语料库中的模式,以进一步支持我们对数据集的预测。这项工作为衡量短文中语言多样性的新方法建立了可用于检查学生语言差异以及可能与分类数据的关联的差异。
所有学校都将原住民文化融入到学校环境和教学中。这似乎影响了学生对学校文化响应能力的看法。通过 2017 年的“告诉他们”学生调查,我们估计,互联社区学校的原住民中学生中有 80%(95% CI [65, 90])表示“在校时对自己的文化感觉良好”,而新南威尔士州其他学校的原住民中学生中只有 63%(95% CI [62, 65])表示这种感觉。学生们还认为他们的老师对当地原住民文化有很好的了解,互联社区学校的原住民中学生中有 66%(95% CI [54, 77])表示同意这一点,而非互联社区学校的原住民学生中只有 42%(95% CI [41, 44])表示同意。