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1 人工智能支持的数据分析提升学生的积极性......
人工智能支持的数据分析可提高学生的积极性并减轻物理教育中的压力 Jannik Henze 1 、André Bresges 1、Sebastian Becker-Genschow 2 1 科隆大学物理教育研究所，50931 科隆，德国 2 科隆大学数字教育研究中心，50931 科隆，德国 摘要。人工智能 (AI) 融入物理教育，为数据分析和概念学习带来了新方法。对人工智能支持的方法和传统的基于 Excel 的方法进行比较分析，发现在促进对摆锤实验的理解方面，它们各有优势和局限性。本研究探讨了人工智能辅助工具（例如基于 ChatGPT 的自定义聊天机器人）与传统基于 Excel 的方法在物理教育中的整合，结果表明，虽然两种方法都能产生相当的定量学习收益，但人工智能工具具有显著的质量优势。这些包括增强情感参与度和提高积极性，凸显了人工智能创造更积极、更支持性学习环境的潜力。自适应人工智能技术在支持结构化、数据密集型任务方面具有重要前景，强调了将其与教育实践进行深思熟虑、平衡整合的必要性。
颠倒 - 提升学习学习 -
摘要。无模型增强学习（RL）算法要么学习如何将状态映射到预期的奖励，要么搜索可以最大程度地提高某些性能功能的策略。基于模型的算法，旨在学习RL环境的基础模型的近似值，然后将其与计划算法结合使用。倒置强化学习（UDRL）是一种新颖的学习范式，旨在学习如何从国家和所需命令中预测行动。此任务是作为监督学习（SL）问题提出的，并已通过神经网络（NNS）成功解决。在本文中，我们研究了功能近似算法是否也可以在UDRL框架中使用。在几个流行的最佳控制基准上执行的我们的经验表明，基于树木的方法（如随机森林和极端的树木）的性能和NNS的性能一样，具有显着的好处，从而产生了固有的策略，这些政策本质上比NN更容易解释，因此为更多的透明，安全，安全和强大的，强大的，强大的RL铺平了道路。
2024 e5 eprrc - 美国空军入伍晋升学习指南 - AF.mil
第一部分：学习参考的一般指导 EPRRC 测试周期的使用 士兵晋升测试的学习指导 采购为准备 SKT 测试而学习所需的非空军文件 测试妥协联系点 (POC) 第二部分：学习参考 第一节 晋升体能考试 (PFE) 第二节 专业知识测试 (SKT) A. SSgt 的 SKT 索引 B. 报告标识符 (RI) 和特殊职责标识符 (SDI) C. 晋升为 SSgt 的 SKT 学习参考 第三节 电子 WAPS 在线参考图书馆数据库（空军手册 1 网站 第三部分：年度测试要求 第一节一般信息 第二节特殊说明 附件 1 测试控制官/测试考官 (TCO/TE) 任命书 附件 2 特殊设备
摘要 机器翻译 (MT) 与人工智能 (AI) 的结合显著提高了机器翻译系统的精确度，其翻译质量可与熟练的人工翻译相媲美。这一创新拓宽了人工智能机器翻译系统的适用性，吸引了各种用途的用户。本文探讨了以下领域：人工智能机器翻译，特别是谷歌翻译 (GT) 在英语作为外语 (EFL) 课堂中的应用。实证研究结果和最近的研究表明，学生越来越依赖机器翻译，特别是在英语不是母语的高等教育环境中。本研究的目的是深入了解在课堂上使用谷歌翻译的 EFL 学习者的实践、信念和目标。通过问卷调查以及前后测试收集了 234 名大学生的数据，以比较有无谷歌翻译帮助的写作草稿的质量。研究结果与之前在世界各地进行的研究结果一致，这些研究强调了人工智能机器翻译不仅可以提升学生的学习体验，还可以培养更多独立学习者的巨大潜力。研究还表明，学生对 GT 持积极态度，并采用多种搜索策略来解决各种与语言相关的挑战。关键词：人工智能、英语作为外语、谷歌翻译、机器翻译、写作。引用 | Alharbi，W.（2023 年）。人工智能机器翻译在 EFL 课堂中的使用和滥用：一项探索性研究。教育与电子学习研究杂志，10 (4)，689–701。10.20448/jeelr.v10i4.5091 历史记录：收到日期：2023 年 7 月 31 日修订日期：2023 年 9 月 20 日接受日期：2023 年 10 月 4 日出版日期：2023 年 10 月 24 日许可：本作品已获得知识共享署名 4.0 许可出版商：亚洲在线期刊出版集团
摘要 机器翻译 (MT) 与人工智能 (AI) 的结合显著提高了机器翻译系统的精确度，其翻译质量可与熟练的人工翻译相媲美。这一创新拓宽了人工智能机器翻译系统的适用性，吸引了各种用途的用户。本文探讨了以下领域：人工智能机器翻译，特别是谷歌翻译 (GT) 在英语作为外语 (EFL) 课堂中的应用。实证研究结果和最近的研究表明，学生越来越依赖机器翻译，特别是在英语不是母语的高等教育环境中。本研究的目的是深入了解在课堂上使用谷歌翻译的 EFL 学习者的实践、信念和目标。通过问卷调查以及前后测试收集了 234 名大学生的数据，以比较有无谷歌翻译帮助的写作草稿的质量。研究结果与之前在世界各地进行的研究结果一致，这些研究强调了人工智能机器翻译不仅可以提升学生的学习体验，还可以培养更多独立学习者的巨大潜力。研究还表明，学生对 GT 持积极态度，并采用多种搜索策略来解决各种与语言相关的挑战。关键词：人工智能、英语作为外语、谷歌翻译、机器翻译、写作。引用 | Alharbi，W.（2023 年）。人工智能机器翻译在 EFL 课堂中的使用和滥用：一项探索性研究。教育与电子学习研究杂志，10 (4)，689–701。10.20448/jeelr.v10i4.5091 历史记录：收到日期：2023 年 7 月 31 日修订日期：2023 年 9 月 20 日接受日期：2023 年 10 月 4 日出版日期：2023 年 10 月 24 日许可：本作品已获得知识共享署名 4.0 许可出版商：亚洲在线期刊出版集团
2023 - 空军入伍晋升学习指南
第一部分：学习参考的一般指导 EPRRC 测试周期的使用 士兵晋升测试的学习指导 采购为准备 SKT 测试而学习所需的非空军文件 测试妥协联系点 (POC) 第二部分：学习参考 第一节 晋升体能考试 (PFE) 第二节 专业知识测试 (SKT) A. SSgt 的 SKT 索引 B. 报告标识符 (RI) 和特殊职责标识符 (SDI) C. 晋升为 SSgt 的 SKT 学习参考 第三节 电子 WAPS 在线参考图书馆数据库（空军手册 1 网站 第三部分：年度测试要求 第一节一般信息 第二节特殊说明 附件 1 测试控制官/测试考官 (TCO/TE) 任命书 附件 2 特殊设备
2023 - 空军入伍晋升学习指南
第一部分：学习参考的一般指导 EPRRC 测试周期的使用 士兵晋升测试学习指导 采购为准备 SKT 测试而学习所需的非空军文件 测试妥协联系点 (POC) 第二部分：学习参考 第一节 晋升体能考试 (PFE) 第二节 专业知识测试 (SKT) A. TSgt 的 SKT 索引 B. 报告标识符 (RI) 和特殊职责标识符 (SDI) C. 晋升为 TSgt 的 SKT 学习参考 第三节 电子 WAPS 在线参考图书馆数据库（空军手册 1 网站） 第三部分：年度测试要求 第一节 一般信息 第二节 特殊说明 附件 1 测试控制官/测试考官 (TCO/TE) 任命书 附件 2 特殊设备
2023 - 空军入伍晋升学习指南
第一部分：学习参考的一般指导 EPRRC 测试周期的使用 士兵晋升测试的学习指导 采购为准备 SKT 测试而学习所需的非空军文件 测试妥协联系点 (POC) 第二部分：学习参考 第一节 晋升体能考试 (PFE) 第二节 专业知识测试 (SKT) A. SSgt 的 SKT 索引 B. 报告标识符 (RI) 和特殊职责标识符 (SDI) C. 晋升为 SSgt 的 SKT 学习参考 第三节 电子 WAPS 在线参考图书馆数据库（空军手册 1 网站 第三部分：年度测试要求 第一节一般信息 第二节特殊说明 附件 1 测试控制官/测试考官 (TCO/TE) 任命书 附件 2 特殊设备
上升学者会议策略学生研究演示文稿尼基沙·阿尔辛多市纽约大学：巴鲁克学院尼基沙阿尔辛
上升学者会议策略学生研究演讲尼基沙·阿尔辛多市纽约大学：巴鲁克学院nikishaalcindor@gmail.com nikisha alcindor是博士学位。纽约市巴鲁克学院Zicklin商学院的学生。她专门从事战略管理，她的研究通过将人工智能和机器学习应用于决策和风险分析来研究合并和收购的成功率（M＆A）。Nikisha担任埃默里大学（Emory University）的化学学士学位和哥伦比亚商学院的MBA，担任莱昂·库珀曼学者（Leon Coperman Scholar）。摘要：战略管理中的学者长期以来一直表现出对首席执行官（CEO）特征（例如人格）的兴趣，例如合并和收购等战略决策（M＆A）（Chatterjee＆Hambrick，2011; Herrmann＆Nadkarni，2014年）。Upper echelons theory posits that CEOs and Top Management Teams (TMT) directly influence organizational decision-making based on their demographics, values, and personalities (Hambrick, 2007), with recent research focusing on how specific components of personality influence M&A in terms of completion (Aktas, de Bodt, Bollaert, & Roll, 2016; Malmendier & Tate, 2008) as well as post-acquisition performance （Renneboog＆Vansteenkiste，2019年）。但是，尚未全面概述人格的所有不同组成部分如何影响首席执行官的决策，尤其是在并购期间。那么，问题是，追求并购的首席执行官人格影响决策的条件是什么，以及哪些首席执行官人格特质将投资者的反馈纳入决策。本文通过调查CEO人格特质如何影响战略决策以及这些人格特质如何结合投资者的反馈来扩展上层梯队的研究。这项研究借鉴了人格文献，并探讨了个性五因素模型（McCrae＆Costa，1985）如何影响战略决策和并购成果。FFM性格特征是同意，尽职尽责，外向性，开放性和情感稳定性（神经质）。此外，我认为某些人格特征将导致不同的决定，并探讨某些人格对投资者对交易公告的反馈有何反应。随着2019年全球宣布的并购交易总额为3.37万亿美元，2007年宣布了4.9万亿美元的高价（合并，收购和联盟研究所，2020年），了解CEO的决策如何影响M＆A的结果是如何影响M＆A的重要性。使用SDC白金作为数据资源，本研究的样本集包括收购完成并购的美国上市公司的公司首席执行官。按照与Betton，Eckbo和Thorburn（2008）类似的抽样策略，样本集将包括具有多数利息，持续利息或部分利益的收购方。收购方必须在交易前拥有少于50％，并且在交易后处于50％或更多的控制位置。此外，交易规模将大于500万美元，以排除几乎没有影响的小额交易。在此分析中可以接受成绩单的问答部分，因为CEO使用日常语言回答这些问题。开放语言首席执行官人格工具（OLCPT）将使用机器学习和人工智能以7分的规模来衡量CEO人格特质（Harrison，Thurgood，Boivie和Pfarrer，2019年）。在问答答案（问答）中，收购方首席执行官的回答将在多年内进行分析，因为中年个性不会随着时间的流逝而变化（Harrison，Thurgood，Boivie和Pfarrer，2020年； Roberts，Walton，＆Viechtbauer，＆Viechtbauer，2006年）。该呼叫的这一部分中引起的应力更容易揭示外向性，从而可以很好地测量外向性（Dewaele＆Furnham，1999; Malhotra，Reus，＆Reus，Zhu，＆Roelofsen，2018）。初步结果表明，某些首席执行官人格特质会影响并购结果，并确定投资者反馈的纳入。