随着计算思维 (CT) 教学在小学阶段的兴起,基础计算教学必须支持各种各样的学习者。这个年龄段的学生常用的教学方法是使用–>修改–>创造,该方法通过更有支架的指导性教学引入概念,然后以更开放的项目结束以促进学生参与。然而,关于学生在使用–>修改步骤中的学习的研究很少,也没有促进此步骤学习的策略。本文介绍了 TIPP&SEE,这是一种元认知学习策略,可在此步骤中进一步支持学生学习。一项实验研究的结果显示,使用 TIPP&SEE 策略的学生在几乎所有中等和困难难度的评估问题上都获得了统计上显著的成绩提升,表明其具有成为有效 CS/CT 学习策略的潜力。
摘要:本文探讨了古老的建构主义教育哲学与现代人工智能 (AI) 工具的融合,以此作为重新概念化教学和学习方法的手段。虽然建构主义主张从个人经验和先前知识中获得的主动学习,但人工智能的自适应能力与这些原则无缝契合,提供个性化、动态和丰富的学习途径。通过利用 ChatGPT、BARD 和 Microsoft Bing 等人工智能平台,教育工作者可以提升建构主义教学法,促进学生参与度、自我反思的元认知、深刻的概念变革和丰富的学习体验。本文进一步强调在人工智能整合中保留人文价值观,确保平衡、道德和包容的教育环境。这项探索揭示了传统教育理念与技术进步相结合的变革潜力,为更具响应能力和有效性的学习模式铺平了道路。
生成人工智能(Genai)具有改变人类学习的分娩,培养和评估的潜力。这种观点的审查是将Genai作为人类学习的工具的整合,从整体观点中解决其承诺和挑战,从而整合了从学习科学,教育技术和人类计算机互动中的见解。genai有望通过扩展个性化支持,分歧学习材料,及时反馈和创新评估方法来增强学习经验。但是,它还提出了关键问题,例如模型瑕疵,道德困境以及传统评估的中断。培养人工智能素养和适应技巧对于促进与Genai技术的知情互动至关重要。跨学习环境的严格研究对于评估Genai对人类认知,元认知和创造力的影响至关重要。人类必须与Genai一起学习并确保它成为追求知识和创新的强大盟友,而不是破坏我们的智力能力的拐杖。
皮质皮质配对 - 促进性刺激(CCPA)是一种高级双位点经颅磁刺激技术,可利用Hebbian原理诱导功能网络中的塑性变化并调节皮层大脑区域之间的相互作用。本综述总结了CCPAS研究基于视觉感知的网络动力学研究的不断增长。研究揭示了视觉系统中皮质形成的连接中的功能解离,其中独特的分层有组织的电路塑造了视觉处理的各个方面,包括运动感知,情感识别和元认知判断。将CCPA与EEG/MEG等神经影像学技术集成的前瞻性应用有望进行微调干预措施,并更深入地了解视觉系统网络动态和功能架构,并在神经和精神病学条件下进行潜在的临床应用。
思维,大脑和教育(MBE)是一个跨学科领域,与神经科学,心理学和教育一起通过研究为教学实践和教育政策提供信息,可以将学生转化为学生如何更有效地学习的适用和反思性的原则和原理。在MBE文献中已经很好地确定,导致学生取得成功的原因不仅是认知能力,而且是对学习的信念和态度,这形成了具有不同影响力的复杂而多方面的宇宙。这项研究对MBE关于这些信念和态度的贡献进行了文献综述,并试图将其总结为有用的指南,以帮助学生反思他们一生的学业成绩。分析和讨论了四个基本要素,即:生长心态,元认知,自我效能和神经可塑性。有人认为,这些概念对于希望实现学术和职业目标并且与终身学习概念保持一致的任何人至关重要。
背景当前治疗指南描述了应在治疗过程的所有阶段向所有精神病患者提供基于证据的心理治疗,请参阅NICE-OR S3-GUIDELINES 1,2;有关美国精神病学协会的建议。3,NICE-1和S3-GUIDELINES 2明确建议认知行为疗法(CBT和家庭干预措施)以及其他方法(例如,艺术疗法或元认知培训,心理动力学疗法,身体和运动基于运动和运动的治疗以及社交技能培训以及社交技能培训)。更具体地说,该准则还指定了医疗保健专业应提供的治疗强度,并确定15个以上的课程是足够的治疗方法,但建议对精神病患者进行24次以上的基于证据的心理治疗。2关于心理治疗的建议也适用于双相情感障碍,例如,请参阅美国精神病学协会的NICE GUIDELINE 4或指南。5,要通过精神病和双相情感障碍来促进对循证心理治疗的推荐利用,需要可用,可访问并最终提供CBT等门诊和门诊治疗(例如CBT)。
本研究旨在在高等教育中的语言获取方面发现在线口语课中的学习损失。这项研究使用了描述性定量研究。数据是使用印度尼西亚尼格丽·帕坦大学的国际班学生分发的问卷收集的。受访者有34个有关语言获取三个方面的问题:建设性学习,学习策略和学习环境。结果表明,学生在建设性学习,学习策略和学习环境的某些方面经历了学习损失,以获取英语作为一种外语,尤其是对于口语技能。学习损失是由于他们与同龄人的互动受到限制,协作的难度以及难以理解学习材料的困难。此外,即使在线学习过程是同步和异步进行的,他们的学习口语的元认知和社会策略也很难应用。最后,不自然的学习环境使他们很难互动来练习他们正在学习的语言。通过这一发现,可以得出结论,学生没有全面获取语言获取。
基于先前的研究,这项定性探索性研究调查了Chatgpt对韩国大学学生英语课程的影响。研究人员使用培训前和培训后的调查,课堂观察和访谈来探索15周的学期中120名学生对他们经历的看法。结果表明,在很大程度上表明了积极的态度,学生对Chatgpt提高语言技能的潜力表示乐观。课堂参与度很高,促进了协作和积极参与。培训后的访谈显示,信心提高了,协作学习经验以及向学习者和自主学习的元认知意识的转变。一些技术和语言挑战浮出水面,以及少数学习者的怀疑。长期训练后调查突出显示持续参与和现实世界的应用。这些发现为教育工作者和政策制定者提供了见解,考虑了AI工具在语言教育中的整合,并强调了持续支持和灵活性在实施策略中的重要性。
在生物学课堂中引入以生物信息学的概念和技能很难,尤其是在入门生物学课堂中。基于课程的本科研究经验(治疗)促进了这一过程,通过真实的研究经验介绍了基因组学和生物信息学,但是科学研究和交流中所需的许多学习目标,基础生物学概念以及以生物信息知识的概念和技能可以使过程构成挑战。在这里,描述了基因组教育合作伙伴关系开发的以生物信息学治疗为重点的治疗的规范分级的配对。该研究研究了按规格分级的课程结构如何促进写作作业,小组工作和元认知活动的脚手架;并描述了治疗和规格分级之间的协同作用。疗法需要掌握相关的研究和技能,以在整个研究过程中工作,利用修订和迭代的常见研究实践,并鼓励成长的思维方式,这些思想在评估实践中大量激励了以规格分级的评估实践。
对信心的元认知评估提供了决策准确性的估计,可以在没有明确反馈的情况下指导学习。我们使用同时进行的 EEG-fMRI,直接比较人类如何从这种隐性反馈和显性反馈中学习。参与者执行了一项运动方向辨别任务,其中刺激难度增加以保持表现,并混合了显性反馈和无反馈试验。我们使用 EEG 解码分离了决策后信心的单次试验估计值,并发现这些神经特征在反馈时与可分离的显性反馈特征一起重新出现。我们沿着纹状体的背腹梯度识别了这些隐性反馈与显性反馈的特征,这一发现是通过 EEG-fMRI 融合才实现的。这两个信号似乎整合成外部苍白球中的聚合表征,可以通过丘脑和岛叶皮质广播更新以改善皮质决策处理,而不管反馈来源如何。