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声音和音乐在情感和认知中的作用
广泛同意的是，自然和人造的声音，包括音乐，深刻影响我们的情绪和认知能力，例如我们的注意力，记忆，解决问题，决策和创造力。许多研究证明，听觉刺激对我们的情绪和认知的影响受到各种因素的影响，包括刺激的特征，所执行的任务的性质以及处理声音和音乐中的个体差异。使用荟萃分析方法，Roman-Caballero等。[1]探讨了学习乐器在学年期间对认知能力和学术成就弹奏乐器的因果影响。他们发现了选择学习乐器或进行音乐研究的个人最初在文化和经济上有利的背景，但他们也见证了这种做法的影响。不可否认的是，进行长时间学习弹奏乐器的复杂过程会导致神经认知的适应性，从而导致整体认知能力和学习成绩的显着提高。这些作者发现，在学校期间学习演奏乐器对人的认知能力和学习成绩有很小但重要的影响。为了提供乐器实践的重要性的证据，多项研究表明，与非音乐家相比，音乐家在各种认知任务中都表现出色（请参阅[2]）。然而，在评估了其他研究人员产生的证据之后，Schellenberg和Lima [13]得出结论，无法做出因果推断。Nussbaum等。具体来说，音乐训练被认为可以增强各种认知和情感能力，包括口头记忆，流利性，感知，创造力，空间技能，智商分数和同理心[3-12]。具体来说，这些作者建议没有确切的证据来支持这一说法，即音乐培训具有深远的认知益处，可以推广到其他领域，这与其他类型的培训获得的发现是一致的。尽管如此，Schellenberg和Lima [13]主张将音乐包括在学校课程中，并由于其内在价值而获得了资助研究。关于音乐影响的辩论围绕着其对认知发展和能力的影响。然而，还有研究利用音乐来增强脑损伤或神经退行性疾病患者的生活质量，情绪和认知功能。本期特刊包括五篇文章和一篇评论。三项研究集中于音乐家和非音乐家的认知任务的表现，尤其是在工作记忆，创造性思维和声音处理方面。特别是Pino等。研究了正规音乐教育对音乐家之间工作记忆与不同思维之间联系的影响。他们的发现表明，多年的正式音乐训练影响了工作记忆与不同思维之间的联系，这意味着音乐扩大了高级认知过程对不同思维能力的有益影响。发现音乐家比非音乐家更好地认识了声音情绪。他们将与事件相关的电位与声音操纵声音进行了比较
人工智能在学校科学中的应用
摘要 人工智能广泛应用于各个领域和不同目的，包括教育领域。然而，文献综述表明，虽然存在各种关于人工智能在教育中的应用的综述研究，但缺少针对科学教育的综述。为了弥补这一空白，我们在 2010 年至 2021 年期间进行了系统的文献综述，主要探讨三个问题：a) 学校科学中使用哪些类型的人工智能应用？b) 学校科学中的人工智能应用用于哪些教学内容？c) 人工智能应用对学校科学教学有何影响？所审查的研究（n = 22）包括九种不同类型的人工智能应用：自动评估、自动反馈、学习分析、自适应学习系统、智能辅导系统、多标签文本分类、聊天机器人、专家系统和心不在焉检测。大多数人工智能应用用于地球科学或物理学，人工智能应用用于支持知识构建或技能发展。就人工智能应用的影响而言，这体现在以下方面：学习成绩、辩论技巧、学习体验和教学。缺少对学习者和教师在学校科学中使用人工智能的经验的考察、人工智能实施的跨学科方法，以及对与道德和偏见相关的问题的考察。
了解美国大学航空飞行员疲劳的潜在因素
摘要：全球主要航空团体报告称，越来越多的基于证据的研究针对疲劳对飞行操作的有害影响。与军事和航空运营相比，大学航空飞行训练环境的研究水平尚不相同。大学生的独特之处在于，他们要完成课堂作业、学习、参与学生组织、开展社交活动，并且经常在学术环境内外兼职。这些情况可能会导致错误、事件、事故、学习成绩不佳和健康指标不佳。本研究的目的是将疲劳理解为一个多因素维度，并使用假设的测量模型评估这些因素之间的潜在关系。研究小组将大学航空疲劳量表 II (CAFI-II) 分发给美国八个小型、中型和大型大学航空项目。CAFI-II 主要关注疲劳意识、疲劳的原因和症状以及生活方式的选择。获得了 422 (n = 422) 个有效答复。结果表明，大学飞行训练中的疲劳与受访者对已知导致疲劳的条件的看法之间存在直接的预测关系。研究结果还表明，对疲劳风险和管理计划有良好看法的受访者对疲劳风险的理解更深入。
末日滚动和学生大脑
摘要：本研究探讨了高校学生的“厄运滚动”行为（即在社交媒体上消费负面内容的倾向）如何影响他们的心理和学业。定制推荐引擎的使用增加增加了他们看到情绪化新闻的可能性，这加剧了“厄运滚动”行为，即过度使用社交媒体消费负面新闻。基于提出的假设，研究问题包括“厄运滚动”如何影响心理健康，以及导致学术参与度降低和表现下降。该研究基于 2019 年至 2024 年期间发表的 50 篇学术文章，结果表明，“厄运滚动”行为的增加与压力增加有关。长时间“厄运滚动”的学生往往压力水平高、睡眠周期紊乱、情绪倦怠。这些挑战反映在学生对课堂的态度上，因为他们变得不太愿意参与课堂活动，注意力和记忆力下降，整体表现下降。推荐算法是造成压力和随后学习成绩不佳的恶性循环的罪魁祸首之一。这些发现表明，有必要找到解决滚动屏幕问题的办法。建议包括实施旨在更健康地使用屏幕的数字素养计划。
使用AI ...
教育是现代社会进步的主要支柱。随着人工智能（AI）技术的发展，其推进学习过程的潜力已成为主要重点。这项研究重点是基于AI的教育工具的整合，以增强学生的参与和学习成绩。通过与对照组的实验设计，将学生分为两组：一个使用AI工具，而另一种则遵循了召开方法。来自各种教育水平的学生参与了这项研究。数据，以比较两组之间的结果。使用SMARTPLS进行了数据分析，以评估AI工具对学生学习的影响。结果表明，AI集成可以使学生对学生的独特需求采取更加个性化和响应式的方法。预计教育中的AI技术将在学生参与和取得学术成功方面带来重大变化。这项研究扩展了对AI在改善教育过程的潜力的理解。AI技术在学习中的融合是迈向更具适应性和有效的教育体系的渐进步骤，为学生在一个日益连接和复杂的世界中的成功做好了准备。
技术成瘾的心理影响是什么？
技术成瘾已成为数字时代越来越多的关注点，其特征是技术过度使用，尤其是互联网，智能手机和社交媒体，它破坏了日常生活和心理健康。本文考虑了技术成瘾的心理影响，考虑到其短期和长期影响。这项研究探讨了各个方面，包括焦虑，抑郁，社会隔离和认知障碍，这是众多研究和临床报道所汲取的。研究结果表明，由于持续的连通性和在线互动，技术成瘾与焦虑和抑郁水平升高有关。此外，过度的屏幕时间和数字参与可能会导致社会隔离，面对面的互动减少并削弱了现实生活中的关系。认知障碍，例如注意力缺陷和学习成绩下降，也是技术过度使用的显着后果。本文强调需要将技术成瘾视为重大的心理健康问题，并提倡进一步研究有效的干预措施和预防策略。通过解决技术成瘾的心理影响，本研究旨在增强对问题的理解，并为鼓励更健康的技术使用的策略提供信息。
Villanova University MS心理学计划Villanova University MS心理学计划
在凝聚力的陈述中，请描述：（a）您的“直接”和“长期”职业目标，（b）您先前的经验（例如，学术，研究，研究，专业，领导力）如何帮助您为研究生教育做好准备，以及这些经验可能如何影响您当前的兴趣，（c）您认为我们的计划适合您，并且（d）适合您，以及（d），（d）适合您的计划，我们很适合我们的计划。如果有特定的教职员工，他们的研究与您的兴趣产生了共鸣，请务必告诉我们。请注意，您无需确定申请材料中的特定教职员工。许多学生参加我们的MS计划（而不是直接参加博士学位课程），因为他们的兴趣尚未集中在特定的研究领域，我们的计划可以帮助他们完善这些兴趣。最后，我们邀请您简要讨论可能影响您的学习成绩的生活经验和其他相关细节。请在您的声明结束时提供一个简短的段落，以描述这些因素。总而言之，您的陈述将帮助我们确定您的兴趣与计划之间的适合度，以及我们计划的优势与最终目标之间的契合度。没有特定的长度要求，但是我们强烈建议您将您的陈述保持在不超过三页。
食物贫困对教育成就的影响
饥饿会对学生在学校互动和学习的能力产生负面影响。全球校学生之间的粮食贫困越来越大，被认为是影响教育成就的关键因素。国际评估表明，学生饥饿与较低的学习成绩之间存在一致且牢固的联系，但详细的分析仍然有限。本文的目的是量化学生饥饿对教育成就的影响。我们使用新西兰作为一个案例研究，一个高收入国家的食品贫困水平令人惊讶。我们从三个大规模教育数据集中对新西兰数据进行了横断面研究，将学生的成就分数与自我报告的食品不足进行了比较。我们观察到了一致，重复和较大的效果大小，与同龄人相比，学生经历了饥饿感长达4年的学习差距。即使调整了学生社会经济地位，这种效果也能保持不变。总的来说，这些大型数据集结果表明，在学校和/或家庭中饥饿是学习的主要障碍，并且减少贫困的结构性变化以及编程的回应，例如免费的学校午餐，必须成为国家教育的优先事项。
学生的毕业项目2024
本研究旨在研究影响学生学术成绩的因素，除了开发基于确定的因素来预测学生学习成绩的模型。这项研究通过使用实际研究并试图将多重回归应用于该研究，采用了描述性和推论方法。与这项研究有关的数据是通过参考文献，书籍，论文，科学研究和期刊来构建研究的理论框架并实现其目标的。至于这项研究人群，案例研究是由伊玛目·阿卜杜拉曼·本·费萨尔大学（Imam Abdulrahman bin Faisal University）科学学院的学生进行的。数据是通过问卷收集的，包括社会人口因素（国籍，年龄，学术水平，GPA和婚姻状况），以及影响学业绩效的最重要因素，例如：（家庭环境，研究习惯，教学效果，分心因素和人格特征）。这项研究是根据272名学生的样本进行的。这项研究采用了SPSS计划的多元回归分析来开发基于确定的因素的学术绩效的预测模型。此外，还进行了与研究工具的有效性和可靠性有关的测试（问卷），以确保数据收集的鲁棒性和准确性。我们的研究表明，已经发现家庭环境，学习习惯，人格特质和教学效率对学生的表现有影响。另一方面，干扰因素对学生的表现没有影响。
使用增强的Prime Editor
摘要近年来，整个国际社区的空间思维研究激增。我们现在知道，空间技能是可延展的，并且与多个学科的成功有关，最著名的是科学，技术，工程和数学（STEM）。虽然认知科学家在实验室环境中已经检查了空间技能数十年，但当前的研究正在研究如何在基于现场的环境中发展这些技能。在本文中，我们介绍了一项技术教师准备计划中的一项研究结果，在该计划中，我们研究了第一年学生进入大学时的空间技能。我们解释了为什么有必要将空间技能干预嵌入该计划的第一年，我们描述了这对学生的空间分数和学习成绩的影响。我们研究的发现突出了第一年开始时在空间分数中存在一致的性别差距，而女学生的基础水平低于男学生，进入技术教师准备计划。我们描述了如何将空间发展活动整合到现有课程中，以及如何观察到空间得分和整体过程的改进。本文通过讨论将空间干预措施纳入教师准备计划中的长期可持续性，同时还可以介绍未来研究的重要性，以研究空间技能，这是技术能力的基本组成部分。