XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System学习系统
复苏质量改进®（RQI®）程序
®）计划利用最新的科学和教育技术来提供全面的学习系统来解决快速的CPR认知和技能衰减问题。学习者并没有经常参加CPR课程，而是在医院环境中每季度一次验证能力，以实现和维持高质量CPR的技能。
学生指南
1。大学学习系统................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 19 2。现代电子教育方法.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................学术建议............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 22 4。落后课程..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 22 5。Course withdrawal ........................................................................................ 23 6.Incomplete ..................................................................................................... 23 7.Repeating Courses ......................................................................................... 24 8.Class attendance regulations ........................................................................ 24 9.Examinations and assessments ...................................................................... 24 10.Exam Rules ............................................................................................... 25 11.Grading System ............................................................................................. 27
护理教育中的人工智能
在中国，护理教育面临着资源分配不均、临床培训机会有限以及可扩展性问题等挑战，而人工智能 (AI) 已成为一股变革力量。本研究探讨了人工智能技术（特别是虚拟模拟和个性化学习系统）在中国护理教育中的整合。研究探索了这些进步如何解决教育不平等问题、提高教学效率和增强学生成绩。通过案例研究和绩效评估，凸显了人工智能工具在创造沉浸式和量身定制的学习体验方面的优势。然而，该研究也承认存在一些挑战，例如围绕敏感学生数据的伦理问题以及可能限制人工智能在资源匮乏地区的有效性的基础设施差距。最后，研究评估了中国人工智能在护理教育中的应用的全球影响，并为未来的研究提出了建议，包括情商算法和自适应学习系统，以进一步加强医疗保健实践和决策。
Ashutosh Gupta - CSE IITB - 印度孟买理工学院
研究兴趣 形式化方法与人工智能：安全关键型学习系统 验证：顺序和并发软件的形式化验证、不变式生成 综合：程序代码的自动生成 约束求解：约束逻辑编程、决策程序、自动定理证明 建模：生物系统建模，例如基因调控
探索人工智能 (AI) 对学习者的影响...
摘要 人工智能（AI）技术的运用已引起教育领域发生显著变化。通过将AI集成到在线学习系统中，引入了一种全新的教育体验，改变了学习者和教育者的互动方式。AI技术的出现和发展提高了效率和生产力，提高了教学和学习成果。在线学习中的AI通过向学习者提供实时反馈提供了独特的优势。传统的学习环境通常受到延迟反馈的限制，阻碍了学习者的进步并打击了他们的积极性。然而，基于AI的在线学习系统擅长向学习者提供即时反馈，使他们能够及时发现和纠正错误并实时提高他们的表现。这种及时的反馈营造了一种支持性的学习环境，鼓励学习者积极参与学习过程。Vanlehn、Lynch、Schulze、Shapiro、Shelby、Taylor 等人的研究。(2005) 关于安第斯物理辅导系统的研究是了解利用人工智能支持学习者与教师互动的经验教训的宝贵资源。与提供延迟反馈、阻碍学习者进步并可能削弱他们的积极性的传统学习环境相比，人工智能驱动的在线学习系统提供实时反馈。通过实时反馈，学习者可以立即纠正错误并提高他们的表现，从而提高他们的学习成果 (Zhou & Mei, 2021)。本文献综述探讨了人工智能对在线学习环境中学习者与教师互动的影响。本综述考虑了人工智能技术如何增强和多样化学习过程，重点关注个性化学习、实时反馈提供和内容传递。关键词：人工智能（AI）；远程教育；教育技术；电子学习技术；在线学习。
传统和人工智能学习理论与教学方法
文章历史 收到日期：2020 年 7 月 7 日 修订日期：2020 年 8 月 2 日 接受日期：2020 年 8 月 10 日 发布日期：2020 年 8 月 11 日 摘要 本文研究了主要的传统学习理论和教学方法，并将它们与最近在计算机和人工智能 (AI) 的帮助下开发的教学方法进行了比较。研究了创新教学技术，例如 5E 程序、APOS/ACE 数学教学处理、翻转学习等。此外，还研究了机器学习方法，例如使用本体工程和基于案例的推理作为创作外壳的智能学习系统、社交机器人在未来教育中的使用等。还讨论了教师在现代课堂中的新角色以及未来对人工智能教学和学习方法的其他研究观点。关键词：行为主义；认知主义，建构主义； 5E 教学方法；APOS/ACE 数学教学方法；翻转学习；人工智能 (AI)；智能学习系统；本体工程；基于案例的推理 (CBR)；社交机器人。
“人工智能与法学教育的关系：文献计量分析”
本研究旨在探究过去的研究趋势，并确定人工智能与法学教育交叉领域未来的关键方向。研究数据来自 Scopus 数据库，包括 1999 年至 2024 年间的 68 篇选定文献。研究方法涉及使用 VOSviewer 软件进行文献计量分析。研究结果显示，尽管人工智能与法学教育的研究仍然有限，但各国已开展了相关研究，主要集中在五个研究方向，包括：（1）通过教育技术和现代法律学习系统改进高校技术教育体系；（2）人工智能和算法在法律领域的应用；（3）将计算理论和电子学习技术应用于法学教育；（4）法学教育与法律知识；（5）法律培训领域的数字化转型。根据研究结果，还提出了该主题的五个未来研究方向，包括：（1）人工智能在分析和预测法律趋势中的应用；（2）人工智能在个性化法律学习体验中的应用；（3）人工智能与法律职业道德； (4)开发支持法律教学和研究的人工智能工具；(5)将人工智能融入法学教育的在线学习系统。
基于面部，手指静脉，指纹和虹膜的生物特征识别的文章深度学习模型：调查
摘要：最近，个体生物特征引起了很多关注，并且是建立多种安全性和真实性系统的核心，例如监视，法医，欺诈性披露和基于身份的访问控制。广泛的生物识别性特征使选择合适的问题是至关重要的问题，这主要取决于应用程序的类型，样本的可用性，复杂性的程度和可能性的可接受价值。机器学习算法的概念对最后的方式产生了极大的兴趣，尤其是它被称为深度学习神经网络的进化版本。机器学习已在许多生物识别系统中使用和实施，因为其强大的属性和功能可以为系统提供所需的目标，具有出色的性能。这项工作旨在对过去七年来的190多种有前途的作品进行广泛的调查，描述了基于多种基于生物特征的深度学习系统，这些深度学习系统基于四个流行和大多数使用的特征，包括面部，指纹，Iris和Finger Finger静脉。本文还介绍了两种生物识别技术的简要回顾和深度学习神经网络。