摘要 本研究旨在调查使用头脑风暴策略对培养公主阿丽亚大学学院女学生创造性解决问题能力的影响。研究样本包括(98)名女学生。样本分为两个班,第一班代表实验组,共计(47)名学生,在 2010/2011 学年培养思维技能的过程中通过头脑风暴策略授课,第二班代表对照组,共计(51)名学生。本研究的工具是使用头脑风暴策略的程序和托伦斯创造性思维测试。研究人员检查了有效性和可靠性。研究结果显示,实验组与对照组在创造性思维总分和分项得分上存在统计学显著差异(α=0.05),实验组的优势在于,头脑风暴策略在培养创造性思维能力方面是有效的。研究者建议在大学中采用这一策略,并在不同环境中使用其他样本对其效果进行更多研究。关键词:头脑风暴,问题解决能力
摘要:本文旨在研究使用头脑风暴策略对喜马偕尔邦坎格拉区男学生培养创造性解决问题能力的影响。研究样本包括(100)名男学生。样本分为两个班,第一班代表实验组,共(50)名学生,在 2019/2020 学年培养思维能力的过程中通过头脑风暴策略进行教学,第二班代表对照组,共(500)名学生。本研究的工具是使用头脑风暴策略的程序和托伦斯创造性思维测试。研究人员检查了有效性和可靠性。研究结果表明,实验组和对照组在总分和创造性思维的子分数方面存在统计学显著差异(α = 5%),实验组占优势,表明使用头脑风暴策略在培养创造性思维能力方面是有效的。研究人员建议在坎格拉区的学校使用这种策略。关键词:头脑风暴,解决问题的能力,创造性思维,思维技巧,实验组,对照组。
今年,国会不仅必须通过剩余的财政年度预算,而且还必须解决债务上限并通过税收法案,以取代2017年减税和就业法案的到期规定。在严重的财政挑战时期,美国首席执行官再次对美国的国家债务和赤字进行了排名,他们期望的问题将对他们的业务产生最大的影响。(法规是第二。)首席执行官非常关注债务和赤字对获得资本能力,未来税率和竞争力的能力的影响,以及如果国会不解决债务上限,美国可能会陷入违约的可能性。有趣的是,公司税率仅在美国首席执行官的担忧中排名第四 - 真正的问题是债务和赤字。简而言之,首席执行官要求新国会和新政府采取正确的步骤,使该国恢复一条合理的财政道路。他们也希望一项法案解决税收悬崖。CED的长期观点很明确:采用一项计划,将公共债务从GDP的近100%降低到仍然太高但可持续水平的70%,在一次降低不必要的支出时,现在在国家债务上支出的支出超过了国防支出,并削减了损害业务的不必要的规定。法规仍然是许多首席执行官的重要问题,他们正在寻求新政府以减少过度法规。由埃隆·马斯克(Elon Musk)和维维克·拉马斯(Vivek Ramaswamy)领导的门槛努力将是这项努力的重要组成部分。
AVID 策略 以下是 AVID 鼓励教师在课堂中采用的教学策略列表。这些策略可适用于任何科目。它们还支持 AVID 教学计划的方法: WICR(写作、探究、协作、阅读) 旋转木马头脑风暴 快速收集想法,将主题写成标题在图表纸上。学生分成小组,用不同颜色的记号笔顺时针移动以集思广益。所有小组都写完每张图表后,他们应该在画廊里走一走,看看新添加的想法。这是正式论文的良好前奏。 概念图 允许将新概念与先前知识联系起来。应向学生提供相关概念的列表,并要求他们之间建立联系。学生也可以创建自己的列表。 顾问 设计用于在一堂课内讨论多个主题。学生根据特定主题分成几组,互相充当顾问。可以指示他们在该节课结束时简要汇报。康奈尔笔记 使用康奈尔笔记,学生可以在右侧宽页边距中详细记录课堂讲座和课文,并在左侧窄页边距中阐明关于这些笔记的想法或问题。这有助于学生培养长期记忆力和更深入地理解所学材料。 辩证日记 辩证日记让学生可以在准备或与同伴、小组或全班讨论时记录自己的想法。以下是学生可以与课堂笔记、文本或视频互动的活动列表。在进行每项活动时,学生应将纸张分成两半,并将笔记放在右侧。然后,应指导他们以以下一种或多种方式在左侧回应这些笔记 创建图形组织器以直观地表示主要思想。 写一个句子摘要来概括主要思想。 解释某一特定信息的重要性。 根据事实对时间段、事件等的暗示作出推断。 创建一个类比来显示关系之间的相似性。 提出“如果……会怎样”的陈述,推测如果某件事没有发生或以不同的方式发生,会发生什么。 与最近或过去可能发生的类似事件建立联系。 将标题、标题或副标题转化为问题。 为每个部分创建新的标题、标题和副标题。 为某个想法、事件或人物写一个明喻或隐喻。
当人类活动需要大量专业知识和非常专业的认知技能,而普通人群对此却很少理解时,通常被认为是“一种艺术”。安全域中的不同活动已属于此类别,例如剥削,黑客入侵和本文的主要重点:二进制反向工程(RE)。但是,尽管科学家已经研究了许多领域(从国际象棋棋手到计算机程序员)的专家(从国际象棋棋手到计算机程序员),以了解他们的心理模型并捕获有关其行为的特殊之处,但了解二进制代码和解决逆向工程难题的“艺术”仍然是黑匣子。在本文中,我们介绍了专家和初学者反向工程师采用的不同策略的衡量,同时接近X86(DIS)装配代码的分析,这是典型的静态静态任务。我们通过对72名具有不同经验水平的参与者的两个未知二进制文件的重新活动进行了16,325分钟的重新活动来进行探索性分析:39名新手和33位专家。
这一宝贵的数据集为多项关键挑战提供了机会。其中一项挑战是了解人们在编码新记忆(例如视频内容的记忆)时大脑如何对信息进行优先排序。动物研究的著名理论和发现表明,巩固此类记忆涉及在睡眠和休息期间重播神经模式(参见 Liu 等人,2019 年;van der Meer 等人,2020 年);然而,几乎没有关于人类这些机制的直接证据。确认人类在睡眠期间的重播对于已知与睡眠障碍有关的精神健康障碍(例如焦虑和抑郁)具有重要意义。因此,这一挑战将使我们能够研究信息在睡眠期间存储和重新激活的基本机制。
我们还担心对教师的压力。他们的福祉对他们和我们的学生来说都是至关重要的。他们不再教“班级”:他们教25个人,所有人都有不同的需求,个人情况和反馈要求。今天的课程更加量身定制,多样性要多得多,计划得更好,并且总是更有趣。这对男孩来说很棒,但可以给敬业的老师带来成本,他们将永远为学生做更多的事情。新的工作环境也为运营和支持人员带来挑战。创新和不断变化的期望应意味着员工的工作方式不同,而不仅仅是更多。
尽管取得了显著的成果,表明满意度和技能得到了显著提高,杜邦仍寻求不断改善与哈佛商业出版公司的合作伙伴关系,并通过前沿内容完善该计划。
摘要 人类大脑能够调节先天活动以适应新的环境和任务;对于感觉运动神经系统来说,这意味着获得丰富的活动模式库,从而提高行为表现。为了将在执行任务过程中获得神经系统功能的过程直接映射到表现改进上,我们分析了女性和男性在通过脑机接口 (BCI) 操作学习其自愿调节过程中的净神经群体活动。对记录的全头部高密度头皮脑电图 (EEG) 进行降维算法,以捕捉皮质活动模式的变化,以适应过程中神经元振荡的同步为代表。虽然降维后目标特征的保留方差为 20%,但我们发现活动模式和检测运动尝试的 BCI 分类器之间存在系统性相互作用;基于模型的固定分类器会将嵌入空间中得到的神经流形与 EEG 的运动相关特征一起拉伸,但自适应分类器则不会,因为自适应分类器会根据用户活动不断重新校准。此外,基于生物学上非自然的特征,具有固定决策边界的从头分类器会将流形变形为与边界正交。总的来说,人类皮质信号模式的灵活性 (即可塑性) 只有通过分类器需要固定活动的 BCI 操作才能诱导,即使该要求与生物学上自然的反应不一致,也可以诱导适应。这些宏观层面的神经适应原理可能是人类学习广泛行为技能和适应新环境能力的基础。