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学习路径推荐基于强化...
摘要 - 近年来，在线教育平台已经迅速增长，吸引了越来越多的学生进入数字学习环境。在在线教育中，学习者可以选择学习内容并更加自由地计划自己的学习路径。尽管在线教育平台为学习者提供了高度的自由度，但它减少了学习者的学习指南，这导致了诸如“信息超负荷”和“知识损失”之类的问题。主要的表现是学习者不知道如何计划学习路径，从而导致学习效率降低和学习效果不佳。为了应对这些挑战，本文提出了一种基于强化学习RLLP的学习路径建议算法。RLLP模型考虑了学习者的学习目标，知识水平以及知识点之间的关系。同时，它还考虑了学习路径和学习者的参与度的平稳性，旨在向学习者推荐高效且明智的学习路径。广泛的实验结果证明了RLLP模型的有效性。
获取能源基金
1. 目录反映了 AEF 的影响目标及其对可持续发展目标的贡献。我们使用目录来设定影响指标并监测进展情况。AEF 将通过向政府提交的年度报告，每年报告投资的产出和（大多数）成果。在目录上升到成果和影响时，AEF 和投资的影响范围会缩小，而且这些层面的影响不太容易通过年度影响报告来捕捉。因此，我们建议通过评估研究来衡量这些成果的影响，例如行业学习效果和更可靠的能源供应。此外，目录将由证据差距图补充。该图将阐明目录的哪些领域有现有的科学证据。此外，它将确定证据基础中的差距，FMO 可以通过获得投资经验并更好地了解这些投资的发展影响来帮助填补这些差距。证据差距图将有助于确定未来评估活动的优先次序，因为这些活动几乎没有证据表明产生了影响。
无需权重传输的深度学习
目前的深度学习算法可能无法在大脑中运行，因为它们依赖于权重传输，即前向路径神经元将其突触权重传输到反馈路径，而这种方式在生物学上可能是不可能的。一种称为反馈对齐的算法通过使用随机反馈权重实现了没有权重传输的深度学习，但它在困难的视觉识别任务上表现不佳。在这里，我们描述了两种机制——一种称为权重镜像的神经回路和 1994 年 Kolen 和 Pollack 提出的算法的修改——这两种机制都允许反馈路径即使在大型网络中也快速准确地学习适当的突触权重，而无需权重传输或复杂的布线。在 ImageNet 视觉识别任务上进行测试，这些机制的学习效果几乎与反向传播（深度学习的标准算法，使用权重传输）一样好，并且它们优于反馈对齐和另一种较新的无传输算法符号对称方法。
无需权重传输的深度学习
目前的深度学习算法可能无法在大脑中运行，因为它们依赖于权重传输，即前向路径神经元将其突触权重传输到反馈路径，而这种方式在生物学上可能是不可能的。一种称为反馈对齐的算法通过使用随机反馈权重实现了没有权重传输的深度学习，但它在困难的视觉识别任务上表现不佳。在这里，我们描述了两种机制——一种称为权重镜像的神经回路和 1994 年 Kolen 和 Pollack 提出的算法的修改——这两种机制都允许反馈路径即使在大型网络中也快速准确地学习适当的突触权重，而无需权重传输或复杂的布线。在 ImageNet 视觉识别任务上进行测试，这些机制的学习效果几乎与反向传播（深度学习的标准算法，使用权重传输）一样好，并且它们优于反馈对齐和另一种较新的无传输算法符号对称方法。
主题与插画相结合的方法
摘要 主题式说明教学法包括围绕一个主题连接学科、发现相关概念、设计教育活动和选择应用这些概念的科目。这是一种以学生为中心的教学法，允许学生在主题中挑选自己喜欢的主题，使学习更具吸引力。主题式说明教学法将来自不同领域的材料与教学方法相结合，以提高学习效果。该策略与教育向更全面和跨学科教学方法的转变相一致，旨在让学生对课程有更深刻和相互关联的理解。教师可以使用现代技术，即信息和通信技术 (ICT) 等，来增强他们的教学方法，从而使教学方法更加适合学生并以儿童为中心。本研究论文重点介绍主题式说明教学法，概述其流程并讨论在课堂上使用该方法的利弊。关键词：主题式说明教学法、主题组织、综合学习、跨学科方法。
2019-2024 年综合战略计划
理由：林奇堡市学校认识到，当教师经常整合所有学科之间和学科内部高度吸引人、有目的性和真实的课程联系；对所有学生抱有最高期望；有意设计批判性思维活动；并使用专注于解决问题、创造力和高阶探究的教学策略时，学生的学习效果最好。我们还认识到，学生的成长不仅限于学业成绩；因此，我们支持对所有学生的学业、社交、情感、行为和身体发展进行平衡投资。我们进一步了解，每个学生都是独一无二的，作为专业教育工作者，我们有责任结合多种工具、方法和策略来最好地支持儿童发展。 公平习惯：为了实现我们的目标，林奇堡市学校将有目的地、有意识地识别和消除阻碍任何代表性不足和/或边缘化学生群体取得成就的障碍。此外，我们致力于开发途径、提供支持系统，并增加获得严格且具有挑战性的课程、计划和产品的渠道。
灭绝学习
“这种方法使我们能够以靶向方式激活或抑制细胞，并了解这对动物的恐惧学习产生了什么影响，” Katharina Spoida解释说。如果它们抑制了BNST中敲除小鼠中抑制肾上腺蛋白释放因子（CRF）神经元的子集，这些小鼠的恐惧却更慢。如果它们在野生型小鼠中激活它们，则可以加速学习效果。因此，研究团队能够巩固大脑的哪个区域包含在其小鼠模型中学习和学习恐惧的关键结构。“脊柱末端的床核分为倾向于促进恐惧的区域，以及那些倾向于减少恐惧的地区，”研究人员说。在雄性淘汰小鼠中，与野生对应物相比，恐惧区域的活性增加，而在恐惧区域中的活动则降低。缺乏5-HT2C受体似乎在灭绝方向上推动了BNST中的神经元活性，并且CRF神经元在这方面起着重要作用。
Spateston-ELC-标准和质量报告-2024。......
Spateston 早期学习和儿童保育中心位于伦弗鲁郡约翰斯通地区的 Spateston 社区中心。该服务中心可同时容纳 112 名 3 岁至刚入学的儿童。中心运营时间为周一至周五上午 8 点至下午 6 点，每年 50 周。工作人员包括中心主任；中心副主任；两名高级早期学习和儿童保育官员；早年毕业生；早期学习和儿童保育官员和支持人员。该服务中心在当地社区已建立良好基础，但于 2021 年 1 月搬迁至新建设施。该建筑的设计基于福禄贝尔儿童学习方法，环境设计涵盖室内和室外空间，鼓励儿童在玩耍过程中自由活动。团结和联系是我们工作的核心，包括儿童、从业者、家庭和社区。我们相信，当孩子们对周围环境感到快乐、安全和自信时，他们的学习效果最好，我们的中心鼓励孩子们独立发展，并为自己的成就感到自豪。
cflingo的设计，实施和评估...
摘要：生成人工智能（GAI）的最新进展已导致了GAI集成平台的发展，以增强外语学习。但是，这样的平台的有效设计，开发和评估需要强大的理论框架。这项基于设计的研究应用了基于任务的语言教学（TBLT） - 特别是认知假设（CH）和三合会组成框架（TCF），以告知CFLINGO的设计和实施，这是一个综合的中国语言学习平台。该研究解决了三个关键查询。首先，研究研究了认知假设如何为平台内的任务测序提供信息。通过逐步提高任务复杂性，平台脚手架学习者的认知负载，以结构化和支持的方式将其从更简单到更具挑战性的任务引导。第二，它探讨了三合会组成框架在通过迅速的工程技术增强平台适应性方面的作用，从而优化了任务条件，以解决学习者的不同熟练程度并提供量身定制的反馈，从而为有意义的语言实践创造了机会。第三，该研究通过开放式的回答和对26名使用CFLingo的大学生的访谈来评估平台的有效性。调查结果表明，任务测序和自适应反馈增强了任务真实性，提高了绩效并丰富了学习经验。这些见解为未来的GAI集成语言学习平台提供了宝贵的设计和教学意义。摘要: 近年来，生成式人工智能（ GAI ）的快速发展催生了多种旨在 提升外语学习效果的 GAI 集成平台。然而，这类平台的有效设计、 开发与评估需要一个坚实的理论框架作为支撑。本项设计型研究运用 任务型语言教学（ TBLT ），特别是认知假说（ CH ）和三元成分框架 （ TCF ），为 GAI 集成语言学习平台 —— 智语学伴 ( CFLingo ) 的设计 与实施提供理论指导。研究围绕三个核心问题展开探讨。首先，研究
心理学与人工智能在电子商务中的融合...
传统的电子学习系统在以最有效的方式向学习者传递内容方面存在许多不足。研究表明，电子学习系统不能适应学习者的思维和学习风格，从而导致学习效果不佳。本文提出了一种解决此问题的方法。研究人员认为，人工智能技术可以与电子学习系统中学习者的学习和思维方式（心理学）相结合，以提供丰富的学习体验。到目前为止，还没有尝试将人工智能和心理学整合到电子学习环境中，这使得本文独一无二。本文通过设计一个称为“智能电子学习系统”的系统来探讨这一主题。本文试图提出人工智能算法，将其应用于学习者的学习和思维方式，为每个学生提供高度自适应的模型，以增强他们的学习体验。对照组和实验组的表现存在显著差异，这证实了如果将心理学和人工智能结合起来，学生在电子学习系统中的学习体验将得到显著改善。这表明人工智能可以与心理学很好地结合起来，增强电子学习环境中的学习体验。