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评估人工智能对印尼英语学习者写作技能的影响 卡哈鲁丁教育与教师培训学院,印尼望加锡伊斯兰州立大学(UIN) 摘要 --- 带有人工智能的电子设备促进了高等学校的学习-教学过程。本研究将人工智能在阅读教学中的应用和反馈作为自变量,以提高学生的写作技能作为因变量。学生对这种教学的态度是中介变量。这项研究是在望加锡市的高等学校进行的。研究工具是向100名高等学校学生分发的问卷,但只处理了83名学生。对数据进行了路径分析。研究结果:1)使用人工智能教授阅读对学生的写作没有直接影响,而是通过态度间接产生影响。2)讲师的反馈实际上通过态度对学生的写作有直接和间接的影响。3)通过态度阅读和反馈对学生写作技能提高的贡献率为34.8%。关键词 --- 人工智能、态度写作、反馈、阅读。介绍 COVID-19 大流行的爆发是一场全球灾难,扰乱了人类生活的各个方面。但是,我们必须明智地处理这个问题。在教育领域,它强制在虚拟学习教学中使用技术。许多讲师认为这不是最佳应用。不可否认的是,在这次 COVID-19 爆发之前,学习教学过程仍然以传统的面对面课堂学习模式为主,没有利用技术提供的设施。另一方面,应该利用学习教学过程提供的各种虚拟设施来应对技术进步。因此,研究人员认为,政府通过政策强制实施的这种虚拟学习教学可能会对望加锡高等学校的学习教学产生积极或消极的影响
(发送者)可否认加密提供了非常强的隐私保障:在攻击者胁迫下事后“打开”其密文的发送者能够生成与其选择的任何明文一致的“假”局部随机选择。已知唯一完全有效的公钥可否认加密构造依赖于不可区分混淆 (iO)(目前只能基于亚指数硬度假设)。在这项工作中,我们研究了 (发送者)可否认加密,其中加密过程是量子算法,但密文是经典的。首先,我们在此环境中提出了经典定义的量子类似物。我们给出一个满足该定义的完全有效构造,假设带错学习 (LWE) 问题的量子硬度。其次,我们表明量子计算可以解锁一种从根本上更强大的可否认加密形式,我们称之为完全不可解释性。不可解释性的核心原语是量子计算,对于该计算,没有可证明的有效方法(例如展示“计算历史”)来确定输出确实是计算的结果。我们给出了一个在随机预言模型中安全的构造,假设 LWE 具有量子硬度。至关重要的是,这个概念意味着一种“事前”的针对强制的保护形式,这是经典方法无法实现的特性。