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World File Search System学习策略
利用人工智能增强科学课堂中的主动学习策略：对教师专业发展的启示
人工智能 (AI) 在教育环境中的整合为增强科学课堂中的主动学习策略提供了变革潜力。本文探讨了人工智能驱动的工具如何支持实施主动学习方法，例如基于问题的学习 (PBL)、交互式模拟和个性化学习途径。这些策略已被证明可以提高学生的参与度、培养批判性思维并加深对科学概念的理解。分析强调了人工智能在创建自适应学习环境中的作用，在这种环境中，学生可以获得实时反馈和针对其个人学习需求量身定制的差异化教学。利用人工智能进行主动学习的一个重要方面是确保教师充分准备以有效实施这些技术。讨论深入探讨了专业发展计划，这些计划使教育工作者具备将人工智能工具融入教学实践的技能和知识。此类计划应强调实践培训、协作研讨会和持续学习机会，以适应当前教育技术的进步。通过培养教师的信心和熟练程度，这些举措确保教育工作者能够最大限度地利用人工智能的优势来提高学生的学习成果。本文还探讨了在教学中采用人工智能对长期教育实践的影响，包括道德考量、数据隐私问题以及在课堂上保持以人为本的重要性。成功实施的例子和案例研究提供了最佳实践和所面临的挑战的见解。这种综合方法强调了将创新技术与战略教师发展相结合的价值，以创造丰富、互动和可持续的学习环境，促进学生的批判性思维和环保意识。
PISA 2022 结果（第五卷）学习策略...
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增强医疗保健中的网络安全：机器学习和深入学习策略用于医学事物的入侵检测
摘要：物联网越来越多地用于医疗保健中，从而导致医学事物的迅速增长。该技术极有帮助监测患者并收集数据进行治疗。但是，这种技术组合也引入了重大的安全威胁，尤其是侵入医学事物（IOMT）系统的风险。本文评估了机器学习和深度学习如何改善IOMT的入侵检测系统。本文回顾了当前在入侵检测系统（IDS）中使用机器学习（ML）和深度学习（DL）的使用，重点是检测IOMT中异常活动及其有效性的系统。通过比较传统和较新的模型，例如PCA-GWO混合模型，这项研究强调了设计和改进模型以识别安全威胁的重要性。研究发现，尽管ML和DL为检测入侵提供了强大而有效的解决方案，但它们还面临计算需求，数据收集和隐私方面的挑战，并使模型易于解释。进一步的研究可以帮助改善这些领域，包括最佳算法，收集数据的法律方法以及使用高级加密和联合学习，以平衡效率与隐私。本文得出结论，优化的ML和DL技术可以大大提高IOMT的安全性，从而确保关键的医疗数据保持完整和私密。
生成学习策略在弥合
摘要：该研究试图研究生成学习策略（GLS）在加纳西部北部地区首都Sefwi-wiawso市的遗传学上的高分和低位学生之间的绩效差距。这项研究采用了嵌入式研究设计，涉及样本量为106 shs 3生物学学生的准预测试/后测试组。随机选择了两个完整的类别，被视为一组并暴露于相同的治疗条件。遗传概念测试和半结构化访谈指南分别收集了定量和定性数据。GCT的内部一致性为0.784，表明可取的内部一致性。使用SPSS版本26分析了定量数据，并采用了描述性和推论统计信息。研究发现，使用GLS后，高成就者和低成就者之间没有显着的性能差异。该方法改善了低成就者的表现。访谈结果表明，高中生物学学生认为，生成学习策略改善了对遗传概念的理解，动机，保留和自我指导的学习，从而增强了他们的学习成果。这项研究建议SHS生物学教师在教授遗传概念中采用生成学习策略来弥合高成就者和低成就者之间的绩效差距。
NAP 全球网络同伴学习策略
NAP 全球网络成立于 2014 年，旨在支持发展中国家推进其 NAP 进程，并帮助加快世界各地的适应工作。为实现这一目标，该网络促进南南同行学习和交流，支持国家一级的 NAP 制定和实施行动，并生成、汇总和分享知识。该网络的成员包括来自 155 多个国家的个人参与者，他们参与制定和实施国家适应计划。奥地利、加拿大、德国、爱尔兰、英国和美国为该网络提供了资金支持。秘书处由国际可持续发展研究所 (IISD) 主办。如需更多信息，请访问 www.napglobalnetwork.org。
学习策略
• FBLA 会员费应在当前计划年度 3 月 1 日东部时间晚上 11:59 之前支付。 • 如果会员之前未在全国领导力大会 (NLC) 的某项赛事中名列前十，则可以多次参加该赛事。如果会员在 NLC 的某项赛事中名列前十，则他们不再有资格参加该赛事。 • 会员必须在 NLC 注册并支付全国大会注册费才能参加竞赛活动。 • 会员必须入住官方 FBLA 酒店才能参赛。 • 每个州每项赛事可提交四份参赛作品。 • 每位会员只能参加一项个人/团队赛事和一项分会赛事（年度分会活动演示或社区服务演示）。 • 如果参赛者未能按时完成指定客观测试，他们将在扣 5 分的情况下继续参赛，直到最终确定结果，否则住宿会影响赛事的公平性和完整性。 • 一些竞赛活动在 NLC 开幕式之前的早上开始。比赛日程以 NLC 所在地当地时间为准。比赛日程不可更改。认可
使用基于傅立叶神经操作员的机器学习策略对湍流通道流的预测
在科学和工程场中，快速准确的湍流预测非常重要。在本文中，我们研究了隐式U-NET增强的傅立叶神经操作员（IUFNO），以稳定地预测三维（3D）湍流流的长期动力学。训练有素的IUFNO模型在三个摩擦雷诺数的粗网格的大涡模拟（LES）中进行了测试：re τ≈180、395和590。所采用的近壁网格比壁溶解的LES的一般要求更明显。与原始的傅立叶神经操作员（FNO），隐式FNO（IFNO）和U-NET增强的FNO（UFNO）相比，IUFNO模型具有更好的长期预测能力。数值实验表明，IUFNO框架在预测各种流量统计统计和结构的预测中，超过了传统的动态Smagorinsky模型和壁适应的本地涡流粘度模型，包括平均值和功能，包括均值和流动性速度，概率密度的功能（PDFS）和关节功能（pdfs）和关节效率。 pro文件，动能谱和Q标准（涡旋结构）。同时，训练有素的IUFNO模型在计算上比传统的LES模型快得多。因此，IUFNO模型是快速预测壁构成的湍流的有希望的方法。
创意学习策略 2024
我们教导学生成为自信、激进和善于反思的实践者，深刻理解创造性冒险在开发新工作、新想法和新未来中的作用。我们的学生通过制作物品和观察物品的制作过程来学习；他们通过制定和创造共同的体验来学习；他们通过辩论和欣赏不同的观点和经验来学习；他们通过关注学科的历史、理论和特性以及他们与外围和切线之间的相互联系来学习；他们通过合作和对实践社区的归属感来学习。