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World File Search System全班同学
空间设计的教学趋势和启示
1. 思考-配对-分享：一名学生与邻座学生讨论课堂上提出的一个问题，然后与全班同学分享他们的答案。这让学生能够反思和组织所呈现的材料，帮助他们发展 Ambrose (2010) 所说的组件技能。它还提供了从教师那里获得有针对性的反馈的机会，并发展了 Kuh (2008) 推荐的共同智力体验。2. 小组/配对：与思考-配对-分享方法一样，这种目标导向的协作练习让学生能够更好地整合信息并让他们参与归纳思考。3. iClickers（或移动设备）：教师在黑板/幻灯片上发布问题，并要求学生通过选择 iclicker 上的选项来回答。学生通过这种方法收到的即时有针对性的反馈有助于他们监控和调整学习方法，
第四单元：可再生能源
活动 1：可再生能源有哪些优点和缺点？使用可再生能源情况说明书，分组探讨不同形式的可再生能源。小组可以向全班汇报他们的发现，或者制作海报来教育全班同学。接下来进行角色扮演讨论风力发电厂提案：使用英国风力发电厂的照片卡 21，设置镇议会会议的场景，会议正在讨论他们镇上风力发电厂的提案。接下来，阅读快速链接 4.2 处的 Newsround 文章。给学生小组分配角色，并召开镇议会会议，讨论他们是否应该建造风力发电厂。建议角色：镇长、提议建造风力发电厂的议会成员、土地靠近风力发电厂的农民、当地居民、企业主、环保人士、报纸记者。学生还可以调查英国第一个太阳能小镇 - 韦德布里奇。
美国陆军牧师团期刊 2022 年 5 月刊
一名高中物理系学生完成了一份实验报告，该报告涉及绘制球在飞行中的轨迹，包括绘制飞行中的弧线、加速度，以及最终确定球落地前的距离。他自豪地交了作业，确信作业是完整和正确的。但他很沮丧地发现作业得了“D”。学生感到沮丧，问老师：“我为什么得了 D？”老师也有些沮丧，解释说学生没有遵守作业规则。“老师告诉全班同学，你必须‘展示你的工作’。”老师接着解释说他无法理解学生在实验报告中工作的逻辑。不可否认，这项工作很难理解。然而，老师允许学生向他展示工作，并讲解了作业的每个步骤。老师同意作业已完成，并且学生能够展示如何获得正确答案。作业被升级为“A-”，学生感到自己得到了证明。
化石记录 - 课程计划
告诉学生 巴基鲸（Pakicetus）估计生活在约 5000 万年前，1981 年由一位名叫 Phillip Gingerich 的科学家在巴基斯坦发现。告诉学生在同一时期，即早始新世还发现了其他化石。这些其他生物被称为 Ambulocetus、Rodhocetus、Dorudon 和 Basilosaurus。（向学生提供本课末尾发现的下一组图片。）科学家根据它们的化石骨骼预测了它们的样子，就像他们对巴基鲸（Pakicetus）所做的那样。要求学生根据这些生物的结构模式预测它们的进化顺序或序列。鼓励学生对这些生物的生活方式、时间和地点做出具体预测，包括它们吃什么。让学生以某种方式将他们的想法可视化 - 海报纸、白板、白板等。要求学生与伙伴、小组分享他们的想法，并公开与全班同学分享，鼓励他们为他们的回答提供证据和理由。
年级：五年级 课程：6 主题：尼古丁意识
放下！医生有时会使用镇静剂来帮助人们放松肌肉或减少焦虑。但是如果我们服用过多，它会让我们感到困倦、困惑，甚至阻止我们正常呼吸。”告诉学生，“兴奋剂和镇静剂结合在一起会产生负面相互作用并导致健康问题。尼古丁产品同时含有这两种物质。”与全班同学分享有关尼古丁和成瘾的事实。在浏览幻灯片时，指出身体的哪些部位可能受到烟草和尼古丁的伤害。“成瘾是一种无法控制的冲动，尽管会产生有害的后果。尼古丁和海洛因一样容易上瘾。它会干扰工作、家庭或健康等日常责任。用户甚至可能没有意识到他们的行为给自己和他人带来了问题。戒断症状可能包括焦虑、恶心和失眠。青少年时期接触尼古丁会限制大脑的生长和发育，导致注意力和学习问题，并导致容易上瘾。” “吸烟会使血管变窄，减少血液和氧气的流动。吸烟还会升高血压，这意味着心脏必须更加卖力地工作。”
人工智能（AI）在教育中的作用
一、引言人工智能（AI）在人类生活的各个方面都得到了快速响应。随着AI的广泛适应性，日常生活发生了变化。研究人员和AI科学家正在利用AI工具和技术，不懈努力，使人类生活更加舒适和技术先进。回顾过去，我们看到大学教授进教室时腋下夹着一捆捆学生的论文。他们必须手动评估学生的论文并为全班同学颁发奖项名单。即使怀疑学生的内容存在抄袭，他们也没有任何有价值的来源来检查是否存在抄袭。当前十年的情况与前面提到的完全不同。现在，教授们拥有基于网络的工具来评估学生的论文和多种多样的抄袭检查手段。借助现代视频会议技术，老师现在甚至可以与学生在大学上下学时举行会议。教育部门热情采用信息通信技术（ICT）环境；人工智能是教育行业使用最广泛的 ICT 范式之一（Holmes 等人，2019 年）。
商业人工智能 - iMpact 门户网站
1. 小组可交付成果 #1：小组参与练习——在学期开始时组建小组时，所有项目小组将被要求做一个小练习，让小组成员相互了解。练习将要求小组作为一个小组开会并决定小组名称。小组将被要求制作一个约 3 分钟的小视频，向全班同学介绍自己，并分享他们选择小组名称的原因，以及这个名称代表他们将如何处理课程和项目工作。有趣且引人入胜的视频可获得额外加分！2. 小组可交付成果 #2：小组项目行业选择——要求小组选择一个行业作为小组项目的重点。行业选择应该足够广泛，以适应所有小组成员的兴趣。行业选择也应该具有影响力——应该对我们的生活和未来产生有意义的影响。最后，行业选择最好是使用人工智能技术进行有趣的持续转型。小组将被要求提交一页纸的提交材料，详细说明他们选择研究的行业以及他们选择该行业的理由。 3. 小组可交付成果 #3：小组项目中期状态更新——要求小组与导师安排 30 分钟的会议，向他们通报小组项目的进展情况。状态更新会议还将作为一个论坛，讨论挑战、潜在补救措施和未来可能关注的方向。学生将被要求提交一份一页的状态更新会议讨论摘要。 4. 小组可交付成果 #4：供讨论和反馈的报告草稿——要求项目小组提交一份报告草稿，供课堂讨论和同学反馈。报告应具有完整的目录 (ToC)——目录的大部分内容应填写草稿内容。目录的某些部分可以为此草稿报告而开发。每位学生将被要求讨论和评论一份项目报告草稿。 5. 小组可交付成果 #5：最终报告——项目小组将在课程最后一周之前在 Canvas 上提交其小组项目报告的最终版本以供评分。项目报告必须在小组项目演示之前提交。最终报告应根据草稿报告解决学生的反馈和讨论。6. 小组交付成果 #6：小组项目演示 - 项目小组将以约 10 分钟的演示时间向全班同学展示他们的工作。
生物学研究生课程简介...
课程描述：本研讨会旨在教授学生在生物科学研究生课程中取得成功所需的许多写作和分析技能。通过批判性阅读和展示研究文章，学生将学习如何提出可以通过实验解决的问题以及如何撰写相应的可测试假设。本课程还涉及实验设计过程和生物学中的当前实验方法。学生有多次机会通过几个简短的写作作业来磨练他们的写作技巧。学生需要参加课堂讨论，向全班同学提交论文，并在学期末撰写最终研究提案。我们关注遗传学和基因组学的创新。这些领域的一些背景知识是有益的，但不是必需的。学生在学习最新进展如何应用于农业、疫苗开发、个性化医疗和其他领域的同时，学会科学思考。由于本课程所学技能在后续课程中很有用，因此它是未来文科硕士 (ALM) 候选人在获得学位时应选修的第一门课程（如果他们正在完成说明性写作的先决条件，则应选修第二门课程）。虽然本课程并非论文或顶点提案课程，但它确实为最终工作奠定了基础
经济学 446-01 经济思想史 2022 年春季
黑板和课程 课程大纲和除必修课本之外的所有阅读作业均可在黑板上找到。仔细阅读课程大纲非常重要。 (A) 从 2021 年 1 月 30 日星期日开始，在课程的每个部分开始时，将通过电子邮件向已注册的学生发送一个模块，其中包含以下内容： (a) 指定阅读材料的注释， (b) 需要思考的有关作业的几个问题，以及 (c) 一份简短的论文作业（如果已安排）。 (B) 不需要对部分问题进行书面答复。但是，要求每个学生都参加为每个部分设置的黑板讨论板。每个部分开始时都会建立一个新讨论板，每个讨论板建立后，您将收到电子邮件通知。应发布评论和问题，并希望学生相互回复。 (C) 如果您对作业和模块或课程的任何其他方面有任何疑问，您可以随时来办公室或发送电子邮件给 Haulman 教授。如果合适，答案可以与全班同学分享，但不得透露提问者的身份。如果您无法参加办公时间，并希望与 Haulman 教授进行个人面对面或 Zoom 会议，请给他发送电子邮件，建议一个或多个可能的日期和时间，我们将安排个人会议。文本：必读文本：均有平装本：亚当·斯密。《国富论》
用于健康研究的因果人工智能
佛罗里达大学 学分：3 学期：2022 年秋季 [上课时间：2022 年 8 月 24 日至 12 月 7 日；考试时间：2022 年 12 月 10 日至 16 日]] 授课形式：校内 时间：每周一上午 9:35-11:30 和每周三上午 9:35-10:25 地点：COMM (HSC) CG-041 讲师 讲师姓名：Jie Xu，博士 房间号：2004 Mowry Road，3226 室 电话号码：435-238-0199 电子邮件地址：xujie@ufl.edu 办公时间：周二上午 9 点至下午 5 点（需要预约） 讲师姓名：Takis Benos，博士 房间号：2004 Mowry Rd，4210 室 电话号码：352-273-5048 电子邮件地址：pbenos@ufl.edu 办公时间：周二上午 9 点至下午 5 点（需要预约） 助教：待定课程列表服务器：tbd@lists.ufl.edu 您将通过 ONE.UF 自动添加到列表服务器。 首选课程通讯：学生可以通过电子邮件向讲师提问，但我们鼓励学生考虑他们的问题是否是全班同学普遍感兴趣的。专门的课堂时间将用于讨论和回答与所有学生相关的课程内容或课程机制的一般问题。先决条件：讲师批准。 目的和结果 课程概述 本课程将涵盖“因果人工智能”的基础问题，包括将机器学习与现实世界数据的因果推理方法嵌入其中，以及自动因果学习的方法。我们将讨论目标试验和可移植性等健康研究方法。我们将探索解决健康差距和不平等问题的人工智能公平性。