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World File Search System学习材料
对试图从文本挖掘文献食谱中的机器学习材料综合见解的尝试的批判性反映
预测性逆合合成一直是有机化学的长期目标，13 - 16，使用深神网络取得了明显的进步。17,18通过大量的有机反应（例如Scifinder 19和Reaxys）的商业数据库的可用性，这些机器学习成功得到了实现。目前尚不存在20种无机材料合成反应的商业数据库。但是，由于文献中已经有成千上万的成功材料综合报告，因此发表论文的文本挖掘合成食谱可以提供广泛的专家知识来源，以培训机器学习模型，以实现预测性无机材料合成。在2016年至2019年之间，I‡是劳伦斯·伯克利国家实验室Gerbrand Ceder研究小组的博士后研究员，并参加了31 782固体合成食谱的文本挖掘21和35 675基于解决方案的合成食谱22。在这里，我在尝试构建机器学习（ML）模型以从该数据集构建机器学习模型（ML）模型的回顾性帐户。顺便说一句，这个故事遵循Gartner的“炒作周期”，23，它通过（1）技术触发，（2）inded期望的峰值，（3）幻灭谷，（4）启蒙运动的斜坡，以及（5）生产力的平稳。这里的观点是我自己的，不一定是我的合着者在文本挖掘出版物中共享的。在这里，我们首先审查用于构建文本开采食谱数据库的自然语言处理策略。然后，我们根据数据科学的“ 4 Vs”评估了数据集，并表明数据集的数量，品种，真实性和速度的限制。尽管其中一些局限性源于文本挖掘中的技术问题，但我们认为这些局限性主要源于化学家过去如何探索和合成材料的社会，文化和人为偏见。24我们表明，在此文本挖掘数据集上训练的机器学习模型成功地捕获了化学家对材料合成的看法，但并没有对如何最好地合成新颖材料的实质性新的指导见解。另一方面，我们发现该数据集中最有趣的食谱实际上是异常的配方，即在固态合成中违反常规直觉的配方。这些异常的食谱也相对罕见，这意味着它们在uence回归或分类模型中不会显着。通过手动检查一些异常食谱，我们就固态反应的进行方式以及如何选择增强反应动力学和靶材料的选择性的前体提出了一个新的机械假设。这一假设推动了一系列高可见性的后续研究，25 - 28在经验上验证了我们假设的机制，这些机制是从文本开采的文献数据集中收集的。
调查生成AI如何创建针对个人学生需求量身定制的个性化学习材料
这项研究重点是利用生成AI来开发学习内容以满足每个学习者的要求。这项研究将证明使用AI创建的内容的结果在增强学生的兴趣，欲望和表现与传统学习的相反。一项定性研究涉及采访AI的教育者和开发人员，以了解他们对教育生成性AI的经验和看法，而定量研究涉及学生的绩效数据，以确定AI产生的内容的有效性。PA-还探讨了AI在学习中集成的道德和隐私问题，并为这些问题提供解决方案。为了将AI生成的学习材料与传统学习材料的效率进行比较，该研究设计了一项关于学生在面向对象的编程（OOP）课程中表现的定量比较研究。该课程分为两个平等的独立评估；教授上传了AI生成的内容，例如课程的标题，所教授的内容以及每个班级的学习成果。lms与OpenAI API集成在一起，以编写与前面定义的学习目标一致的内容。从两个评估中获得的学生的表现数据用于确定使用AI生成的内容对学生学习的影响。结果表明，尽管学生在应用AI创建的研究材料后，学生的考试成绩和成绩提高，但其中一些人并未从中受益。这些是某些效果表明，必须考虑诸如学生兴趣，他们的先前知识 -
cof-g60-noe-研究材料.pdf
关于学习材料 本学习材料将帮助您准备易燃气体火炬使用合格证书考试。学习材料包括取自消防局的《消防法规》的信息。本学习材料由 5 个部分组成。考试涵盖整本小册子和所有表格。 考试期间提供的特殊材料：考试期间不得使用学习材料和小册子。如果考试需要，考场人员将向您提供参考资料。考试计算机站也会提示您是否需要参考资料。阅读并理解本小册子对于增加您通过考试的机会至关重要。学习材料不包含使用火炬所需的所有信息。您有责任熟悉纽约市所有适用的规则和法规，即使本学习材料未涵盖这些规则和法规。您需要熟悉国家消防协会 (NFPA) 51B 和消防法规第 26 章、第 35 章和第 38 章，这些法规规范了可燃气体的喷灯使用，以便充分准备考试。
通过 IIRS-ISRO E 加入在线课程的指南...
通过 E-CLASS CMS 登录记录个人学员的出勤情况。如果由于某种原因，学员的出勤情况未在 E-CLASS 中记录/更新，则他/她可以要求其协调员上传其特定课程的出勤情况。II. 学习材料： 所有学习材料，如演示内容、建议链接和
空中多机组合作训练手册...
该培训手册的主要目的是为多机组合作培训课程的理论和实践部分创建学习材料，该培训课程自 2007 年以来由日利纳大学航空培训和教育中心提供。同时，培训手册的目的是提高教育质量，简化多机组合作培训课程，并为受训飞行员提供全面的学习材料，反映自 2007 年至今发生的变化。促使制定培训手册的主要原因是现有的学习材料现已过时，无法满足培训课程的需求。培训手册将反映所做的立法变化、对飞行和导航程序培训师的修改以及一些培训要素，这些要素目前在培训过程中受到重视，并将满足所有当前要求的标准。培训手册的内容基于现行有效的法规、比奇超级国王 B200/B200C 飞机的飞行手册，受到航空公司内部操作手册、航空培训和教育中心内部手册的启发，也基于现有的学习材料。同时，培训手册的某些部分将有可能纳入航空培训和教育中心的内部手册。Exp
布莱恩·汤姆林森教授访谈
个人简介 Brian Tomlinson 博士是语言学习材料开发领域的世界顶尖专家之一。在他的职业生涯中，他曾在日本、印度尼西亚、尼日利亚、新加坡、英国、瓦努阿图和赞比亚担任过教师、教师培训师、课程开发人员和大学讲师。他还是材料开发协会 (MATSDA) 的创始人和主席，这是一个非营利性的国际协会，汇集了研究人员、出版商、作家和教师，共同致力于开发高质量的语言学习材料。他撰写并出版了许多文章和书籍，包括《语言教学中的材料开发》。他创办了《Folio》杂志，并与 Hitomi Masuhara 一起在英国、博茨瓦纳、马来西亚、毛里求斯、墨西哥、塞舌尔、新加坡、土耳其和越南举办了多场材料编写研讨会。他还组织了 30 场国际 MATSDA 会议并在开幕式上发表演讲。他目前是利物浦大学的客座教授和英国文化协会英语语言咨询小组的顾问。第一个问题是如何定义学习材料。学习材料的定义方式是否有过演变？学术界能否达成共识？或者您认为这是一个有争议的问题？
可自定义学习体验的生成AI |运行
摘要：引入可访问的生成人工智能为在任何教育环境中实施个性化学习方法开辟了有希望的机会。个性化的学习已有很长时间的概念化，但直到最近才变得现实和真正实现。在本文中，我们提出了一种负担得起且可持续的方法来个性化学习材料，作为完整的教育过程的一部分。我们在软件工程学院的先前存在的学习管理系统中创建了一个工具，该工具会根据教授为特定班级提供的学习成果自动生成学习材料。学习材料以三种不同的样式组成，最初是传统教授风格，而其他两种变体则采用了流行文化的影响，即蝙蝠侠和周三的阿达姆。每个课程除了以三种不同格式交付外，还包含自动产生的多项选择问题，学生可以使用这些问题来检查其进度。本文包含完整的说明，借助Openai的API在大型语言模型的帮助下开发了此类工具，并在20名大学生在欧洲大学学习软件工程的20个大学生进行了对其使用的初步实验的分析。参与研究是可选的，并且是自愿的。量化了每个学生的工具使用情况，并进行了两项问卷：一个受试者完成后立即进行，然后在6个月后再评估即时和长期效果，感知和偏爱。结果表明，学生发现学习材料的多种变体真正吸引人。尽管主要利用学习材料的传统变体，但他们发现这种方法鼓舞人心，将其推荐给其他学生，并希望在课堂上看到更多。最受欢迎的功能是他们用来评估其理解的自动生成的测验式测试。初步证据表明，使用各种学习材料的使用会导致学生学习时间的增加，尤其是对于否则尚未掌握该主题的学生。该研究的20名学生的样本量很小，限制了其概括其发现的能力，但其结果为未来的研究策略提供了有用的早期见解，并为将来的研究奠定了基础。
印度空间与核能计划针对 SSC 和铁路...
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ISTE 印章审查结果报告，2024 年 4 月：Kami
Kami 是一款多功能应用程序，它提供了一套强大的工具，帮助教育工作者创建和增强现有的学习材料，使其更具互动性，更吸引学生。注释功能可以加深理解，创造积极的参与度，帮助复习和学习，并促进积极的写作项目。它还为教师提供了一个统一的开发和学习环境，简化了策划工作流程，提供了广泛的学习材料。通过与广泛使用的学习管理系统轻松集成，Kami 使所有用户能够以最小的努力将 Kami 工具集整合到现有的学习环境中。