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•男性生殖功能 - 男性不育1.0 $ 110.00 $ 155.00•精液分析2.0 $ 220.00 $ 310.00•精子功能的测试1.5 $ 165.00 $ 232.50 2.0 $ 165.00 $ 232.50•当代胚胎转移艺术和科学1.0 $ 110.00 $ 155.00•冷冻保存生殖细胞和组织2.0 $ 220.00 $ 310.00•生殖遗传学2.0 $ 220.00 $ 220.00 $ 310.00 $ 310.00和PGT-A 1.5 $ 165.00 $ 232.50•通用实验室管理第1和2 3.0 $ 330.00 $ 465.00•1988年的临床实验室改进修正案（Clia '88）2.0 $ 220.00 $ 220.00 $ 310.00•职业安全和健康法（OSHA）1.5 $ 165.00 $ 232.55.50注意：个人可以购买在线课程。但是，继续教育学分（联系时间）
土耳其在线教育技术杂志 - TOJET
亲爱的同事们，我们非常高兴为 IETC 2022 会议发布 2022 年 12 月特刊。这些论文涉及教育技术、教师教育和远程教育的新发展和创新的不同研究范围和方法。TOJET 邀请您投稿。提交的文章应涉及教育技术的各个方面。文章应为原创、未发表，并且在提交给 TOJET 时未考虑在其他地方发表。稿件必须以英文提交。TOJET 由其编辑、客座编辑和顾问委员会指导。如果您有兴趣作为作者、客座编辑或审稿人为 TOJET 做出贡献，请将您的简历发送至 tojet.editor@gmail.com。2022 年 12 月 Prof. Dr. Aytekin ISMAN 萨卡里亚大学
第一个数字学习和在线教育论坛（2024）
本演讲将证明AI通过变压器如何在核心认知过程中提高限制，例如注意力，合成和保留。这些见解将使您可以更有效地使用AI来脚手架和加速自己的学习。毕竟，生成的AI可以做更多的事情来推动我们的学习，而不仅仅是回答问题（尽管可能很重要！）。生成的AI本质上是一位老师 - 但是，如果您知道其特性有时与人脑的工作方式相似，有时与有时与众不同，则可以教授更好。Oakley教授是密歇根州罗切斯特奥克兰大学的工程学教授，以及Coursera的就职“创新教练”。她的工作着重于神经科学与社会行为之间的复杂关系。 奥克利博士的研究被描述为《华尔街日报》中的“革命性”，她在媒体上发表了与美国国家科学院，《华尔街日报》和《纽约时报》的会议记录的不同。 她赢得了众多国家教学奖，包括美国工程教育学会的切斯特·卡尔森（Chester F. Carlson）工程教育技术创新奖。 与Salk Institute的Francis Crick教授Terrence Sejnowski一起，她与圣地亚哥加州大学圣地亚哥分校的“学习方法”（UC）共同讲话，这是世界上最受欢迎的大型开放在线课程之一。 奥克利博士一生都在广泛冒险。 她从私人队伍中升至美国陆军队长，在此期间，她被公认为是一名杰出的军事学者。Oakley教授是密歇根州罗切斯特奥克兰大学的工程学教授，以及Coursera的就职“创新教练”。她的工作着重于神经科学与社会行为之间的复杂关系。奥克利博士的研究被描述为《华尔街日报》中的“革命性”，她在媒体上发表了与美国国家科学院，《华尔街日报》和《纽约时报》的会议记录的不同。她赢得了众多国家教学奖，包括美国工程教育学会的切斯特·卡尔森（Chester F. Carlson）工程教育技术创新奖。与Salk Institute的Francis Crick教授Terrence Sejnowski一起，她与圣地亚哥加州大学圣地亚哥分校的“学习方法”（UC）共同讲话，这是世界上最受欢迎的大型开放在线课程之一。奥克利博士一生都在广泛冒险。她从私人队伍中升至美国陆军队长，在此期间，她被公认为是一名杰出的军事学者。她的书包括“罕见的有义务教学”（企鹅兰登书屋2021），一种数字的思想：如何在数学和科学上脱颖而出（即使您屈服了代数），（Penguin，2014年）； Mindshift：打破学习和发现您隐藏潜力的障碍（Penguin，2017年）；并学习学习方法：如何在学校中取得成功而无需花费所有时间学习；儿童和青少年指南（企鹅，2018年）。她还曾在南极洲南极车站担任交流专家，并曾在白令海船上担任俄罗斯翻译人员。Oakley博士是电气与电子工程师研究所和美国医学与生物工程研究所的当选会员。Oakley博士是电气与电子工程师研究所和美国医学与生物工程研究所的当选会员。
在线教育中的认知负荷和神经多样性
本理论论文介绍了一个包容性的教育框架的开发和分析，旨在管理在线学习环境中神经差异学生的认知负担。从认知负荷理论和神经多样性研究中汲取了框架，该框架基于现有文献，作者进行的经验工作以及参与性研究顾问委员会的迭代反馈。采用神经多样性的观点，重点是解决各种条件中常见的挑战的干预措施，它确定了六个关键领域，这些领域可能会影响神经分散的学生在线学习中的认知负担：格式，环境，环境，交付，指导，支持和研究（FIDIS+R）。评估影响框架潜在实施及其在更广泛的包容性教育中的地位的外部因素，进行了存毒（政治，经济，社会，技术，环境和法律）分析。分析强调了诸如资源差异，对包容性的机构承诺以及对可访问性的法律要求等挑战，这可能会影响框架的采用。鉴于认知负荷理论和神经多样性研究的不断发展的性质，建议未来的研究方向评估其在各种教育环境中的有效性。本文为教育中神经多样性的知识越来越多，并为寻求创建包容性在线学习环境的教育工作者和政策制定者提供了实用建议。
ChatGPT、人工智能驱动的世界和在线教育的新现实
酒店和旅游业：回顾过去，展望未来。商业战略与环境，31 (7)，3274-3301。Hern，A.(2023)。科幻出版商 Clarkesworld 在大量 AI 生成的广告中停止宣传
基于概率特征的脑电信号在线教育平台困惑学生检测
摘要：在 COVID-19 大流行期间，在线教育已成为一种重要的教育媒介。尽管在线教育具有诸多优势，但它缺乏面对面的设置，这使得分析学生的互动、理解和困惑程度变得非常困难。本研究利用脑电图 (EEG) 数据为大规模开放在线课程 (MOOC) 平台检测学生的困惑程度。现有的困惑检测方法主要侧重于模型优化，而特征工程研究得不够深入。本研究提出了一种新颖的工程方法，该方法使用基于概率的特征 (PBF) 来提高机器学习模型的效率。PBF 方法利用随机森林 (RF) 和梯度提升机 (GBM) 的概率输出作为特征向量来训练机器学习模型。通过几个带有 EEG 数据的机器学习模型，使用原始特征和 PBF 方法进行了广泛的实验。实验结果表明，通过在 EEG 数据上使用 PBF 方法，可以 100% 准确率地检测困惑的学生。 K 折交叉验证和与现有方法的性能比较进一步证实了结果。
使用机器学习算法确定学生在线教育中的适应性水平
摘要 - 在在线教育的背景下，学生的适应性是他们成功的关键因素。本研究旨在使用机器学习模型来预测在线教育环境中学生的适应性水平。使用了1205个记录的数据集，其中包括几个人口统计和上下文特征，例如年龄，性别，教育水平和机构类型等。数据预处理包括使用单速编码对分类特征的转换。然后将数据集分为培训和测试集，以评估模型的性能。随机森林算法被选择用于分类任务，因为它能够处理具有多个特征的数据及其稳健性，以防止过度拟合。结果表明，随机森林模型在预测适应性水平时的准确性为91.29％。不同类别（“低”，“中度”，“高”）的回忆和F1得分值表示良好的性能，尤其是对于“低”和“中度”类别。本研究收集的所有信息都是匿名的，可确保数据隐私。数据集包括国家和国际层面的数据，提供了广泛而可推广的观点。
拥抱人工智能教育：在线教育中人类教师的感知社会存在感和对机器教师的期望
教育技术的进步使机器当老师的想法变成了现实。为了更好地理解这一现象，本研究探讨了大学生如何对机器教师，特别是人工智能助教产生期望（或期待）。具体来说，本研究考察了学生之前由人类教师教授的在线课程的经历是否会影响他们对未来在线课程中人工智能助教的期望。我们进行了一项在线调查，收集了美国大学生的数据。研究结果表明，积极体验人类教师的社交存在有助于对人工智能助教产生积极的期望。这项研究为我们理解教育中的机器代理提供了有意义的启示和贡献。
标准化模板有助于提高可访问性和...
大多数学术领袖都认为在线教育与面对面教育一样好甚至更好，而且在线教育对其机构的生存至关重要，因为参加在线课程的学生数量将持续增长（Allen & Seaman，2014）。由于在线教育课程的增长速度，对一致性和标准化的需求也随之增加。要使在线教育在不同平台上取得成功，它需要遵循质量至上（QM）标准，以及标准化模板。在 21 世纪，大多数在线课程都使用 Web-2 技术和移动设备。无论使用何种技术，我们都需要考虑人类记忆系统容量和工作记忆的限制（De Jong，2010；Paas 等，2003）。在屏幕上放置元素时这一点尤为重要，因为这些元素会相互作用，并且观看者会同时处理这些交互。观看者同时面对的元素越多，感觉系统就会越不堪重负，认知负荷（CL）也会越高。这些元素之间的交互成为 CL 的管理器。标准化模板的使用降低了系统复杂性，提高了可靠性、灵活性和维护性；从而降低了 CL（Henry 等人，2008 年）。诺福克州立大学 (NSU) 的混合课程要求完成 22.5 小时的在线教学。重要的是要记住，无论学生选修哪门课程，所有在线活动都会对学生的感官系统提出相同的认知要求。
