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2022 财年经济影响报告 - 大都会州立大学
大都会州立大学致力于帮助那些在高等教育中代表性不足或代表性不足的学生实现向上流动。这所城市综合性大学服务于多元化的后传统学生群体，其中近四分之三是第一代、低收入和/或 BIPOC 学生。大都会州立大学致力于通过拥抱生活体验来消除教育障碍，以增强课堂学习效果并培养所有学生的归属感。作为明尼苏达州社会流动性排名第一的学校，大都会州立大学已经证明，学士学位可以让学生从低收入社区进入中产阶级，这一举措对社区产生了深远的积极影响。
探索人工智能对中学数学成绩的影响
教育技术的应用促进了对教学内容知识 (PCK)、技术教学内容知识 (TPCK) 和教师资源使用的研究。Angeli 和 Valanides 在他们 (2009) 的文章中讨论了概念化和评估 ICT TPCK 所涉及的方法论和认识论问题，强调了其在成功整合技术方面的关键作用。Lee、Chang 和 Tsai 在他们 (2009) 的研究中研究了中学地球科学教学如何影响学生的态度和学业成绩。该研究强调了结合使用技术和特定学科内容来提高学习效果的潜在优势。
Willie McClinton -
1。”实践完美：计划学习技能参数策略”，银*，T.，Kumar*，N.，McClinton，W。，ET。al。RSS：机器人科学与系统会议（2024）。2。”学习效果的抽象计划模型，这些模型选择要预测的“ McClinton*，W。和Kumar*，N。等。在L4Tamp上的RSS研讨会上的最佳纸张。在Corl机器人学习会议上的完整论文（2023）3。”的谓词发明，用于二重性计划” Silver，T。等。AAAI人工智能会议（2023）4。“可通话表示”学习” Bhardwaj，S。和McClinton，W。等。[https://arxiv.org/abs/2302.11349]（2023）专利：美国专利11048928和11989936。
价值主张和商业模式画布
• 步骤 1：有兴趣的参与者需要在以下链接填写注册表。 • 在线注册：https://tinyurl.com/SLAP2024 • 步骤 2：付款细节将与成功完成验证过程的候选人分享。仅在确认支付注册费后才可参加 注： • 更多详情：https://www.venturecenter.co.in/socialinnovations/events/ • 注册和最终付款截止日期 一旦 10 个席位已满或研讨会开始前 4 天（以较早者为准），注册将关闭 • 在任何情况下，已支付的费用均不可退还且不可转让 • 组织者保留接受、拒绝或延迟注册的权利，以优化团体组成，从而最大限度地提高所有参与者的学习效果
评估编程语言和任务类型对计算机科学专业学生眼动的影响
研究方法：使用眼动仪来跟踪学生程序员如何浏览和查看不同编程语言中不同类型的任务的源代码。学生在 Geany 集成开发环境（IDE，也用于他们的课程）中工作，同时在后台收集眼动数据，使他们的工作环境与之前的研究相比更加真实。每种任务类型都有 Python 和 C++ 版本，尽管针对不同的问题以避免学习效果。在屏幕的各个区域和源代码行上计算了注视次数和注视持续时间的标准眼动仪指标。这些指标的标准化版本用于跨语言和任务进行比较。
智能辅导系统的设计建议
这本关于团队辅导的书是计划中的系列丛书的第六本，该系列丛书探讨智能辅导系统 (ITS) 设计中的关键主题（例如学习者建模、教学策略、创作、领域建模、评估、对学习的影响、团队辅导、用于自我完善系统的机器学习、潜在标准和学习效果评估方法）。本书重点关注团队辅导。本书的讨论章节通过通用智能辅导框架 (GIFT) 的视角来探讨主题（Sottilare、Brawner、Goldberg 和 Holden，2012 年；Sottilare、Brawner、Sinatra 和 Johnston，2017 年）。GIFT 是一种模块化、面向服务的架构，旨在降低创作 ITS、分发 ITS、管理 ITS 内教学所需的成本和技能，并评估 ITS 技术对学习、绩效、保留、技能转移和其他教学结果的影响。
气候变化，定向创新和能源过渡
1 Aghion，Dehezleprêtre，Hémous，Martin和Van Reenen（2016）在汽车行业的清洁技术和肮脏技术之间的选择中提供了DTC和路径依赖性的经验证据。另请参见Popp（2002）或Calel andDehezleprêtre（2016），以获取DTC的进一步证据。2 Gentile（2024）在DTC模型中考虑了IRA，该模型的重点是间歇性和存储技术。她还发现，尽管IRA改善了福利，但在激励清洁能源过渡所需的新技术开发方面却远远不够。这项工作增加了越来越多的文学作品，该文献研究了IRA的宏观经济模型，并具有外源技术和逐步学习效果（例如Casey，Jeon和Traeger（2023）（2023），Bistline，Mehrotra和Wolfram和Wolfram（2023），Arkolakis和Walsh（20223））。
犹他州 P-12 教育的人工智能框架
本文件指导犹他州学生、教职员工和学校社区在当地政策允许的情况下，在课堂教学、学校管理和全系统运营中适当且负责任地使用人工智能 (AI)，尤其是生成式人工智能工具。生成式人工智能对教育有潜在的好处，但必须慎重管理风险。要在提供前沿教育和保护学生信息之间取得平衡，需要教育和网络安全专家之间的合作。提供不受限制的访问权限不足以提供所需的保护。相反，在学校彻底禁止人工智能会阻碍未来基本劳动力技能的发展。相反，我们更倾向于采取平衡和知情的方法，既要最大限度地提高学习效果，又要注意安全措施。