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World File Search System学习者
加强有天赋和才华横溢的多语言学习者身份
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探索孟加拉国英语作为外语学习者...
这项实证研究调查了孟加拉语英语与外语（EFL）学习者之间的正念与在线参与之间的关系。采用了一种混合方法方法，结合了来自Langer正念量表（LMS）和在线学生参与量表（OS）的定量数据以及来自开放式响应的定性数据。共有215名大学生参加了这项研究，提供了对他们的正念水平和在线学习的参与的见解。定量分析，包括描述性和回归分析，显示正念和在线参与之间没有显着相关性。可靠性分析表明，尽管OSES对该人群表现出可接受的内部一致性，但LMS的可靠性较差，这引起了人们对孟加拉国EFL学生的有效性的担忧。使用描述性现象学分析了定性数据，这突出了在线学习过程中学生控制源的变化，通常表现为无助和绝望的感觉。参与者报告说，正念做法并不能充分缓解与大流行有关的压力或支持他们的参与。这些发现表明，仅正念可能无法有效地增强学生在非西方环境中的在线EFL环境的参与。该研究要求决策者优先考虑弹性在线学习基础架构，改善互联网的可访问性，并在数字教育环境中纳入对学生福祉的文化敏感方法。
AI在K-12教室中：授权教育者，支持学习者和解决
摘要：本文献综述探讨了K-12教育中人工智能（AI）使用的快速崛起，重点介绍了其围绕其融入教学和学习环境的主要主题。尽管AI驱动的数字工具长期以来一直支持课堂教学，但最近采用了大型语言模型（LLM）和聊天机器人（例如Chatgpt和Gemini）提出了新的道德和实践问题。一方面，教师从AI中受益于管理其工作量和增强教学实践。另一方面，关于学生滥用相同技术的关注点。本文献综述和综合研究了AI对个性化学习，学生差异化和教师应用的影响，强调了这些工具提供的积极贡献。此外，这篇综述还强调了解决道德，隐私和学术完整性问题的政策的必要性。教育工作者不仅必须以教学上合理的方式实施AI，而且还必须向学生传授对这些不断发展的数字工具的负责使用。
学习者凭证
1。提供所需的免疫和医疗筛查记录（见下文）。这些项目的说明将带有入学录取通知书，必须提交给大学的第三方供应商。学习者有责任与第三方供应商创建一个帐户，以提交证书文件，并与供应商保持沟通以确保继续合规。学习者还负责通过第三方供应商启动背景调查和药物筛选过程。学院的员工无法帮助学习者完成此过程。2。提供当前的美国心脏协会基本生命支持（CPR和AED）认证。认证必须在医疗保健提供者级别（BLS），并且必须包括面对面的组件。将不接受仅在线认证。3。在学期第一天的第一天之前的几天内支付，完成并通过犯罪背景调查，但不迟于45岁，其中包括学习者的第一门课程，其中包括受监督的现场经验（SOFE）组件。仅由第三方供应商发起的背景调查是有效的。注意：某些SOFE站点可能需要其他背景检查。学习者有能力为受监督的地面现场体验（SOFE），如果他们的背景调查被标记为报告中的发现，可能会受到影响。4。某些沙发站点可能需要额外的药物筛查。在120范围内支付，完成并通过10面板的药物筛查，但不迟于学术学期第一天的前几天，包括学习者的第一门课程，并具有受监督的现场现场体验（SOFE）组件。学习者有能力为受监督的地面现场体验（SOFE），如果他们的药物筛查被标记为报告中的发现，可能会受到影响。注意：在满足所有入学要求之前，入学的学习者将被归类为未诊所。未能满足指定截止日期的要求可能会导致撤销计划接受和/或退出大学，而学习者负责支付任何赚取的学费和费用。
几乎没有学习者在AI生成的图像检测中概括
在深入了解这些局限性之后，我们基于几乎没有学习的学习来实现独特的方案，以使它们过度进行并设计一个综合模型，以验证解决方案的功效。我们首先指出当前的AI生成的图像检测是域的概括任务。先前的研究致力于找到对所有生成图像有效的复合指标。但是，他们忽略了来自不同领域的数据之间的显着区别。我们观察到，在许多现实世界中，实际上可以获得看不见的图像。基于这一事实，通过使用来自看不见的域中的相对几个样本，可以将复杂的任务转换为一个稍微简单的一个称为少量分类的任务。因此，我们可以从这些样品中提取丰富的域信息，并使用它来跨越看不见的数据进行概括。
EFL学习者在英语学术写作中使用大语言模型的动机和接受：UTAUT模型的扩展
大型语言模型（LLMS）以CHATGPT为代表，是生成AI中最重要的技术突破之一，并已开始在EFL写作指令中应用。LLM的出现给EFL学习者带来了机会和挑战，强调了经验证据对他们在学习英语学术写作中使用LLM的动机和接受的重要性。这项研究招募了238名参与者，他们已经完成了使用LLMS进行与业务相关的英语学术写作的一个学期培训。参与者根据L2动机自我系统和技术的接受和使用理论（UTAUT）回答了问题项。部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）用于检查动机，区域，以前的学习经验和UTAUT模型之间的结构关系。此外，测试了动机对四个UTAUT决定因素，行为意图和使用行为之间关系的调节作用。结果表明，预期绩效和社会影响会极大地影响学习者使用LLM的行为意图。此外，动机被证明是塑造行为意图和实际使用行为的关键因素，突出了其在学习英语学术写作技术的技术中的关键作用。
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的仿真研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者基于单一的替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式比部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。 JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠量强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的模拟研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者的常见替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
高等教育学习者之间的数字福祉
数字化的时代彻底改变了知识的获取和传播方式。这种快速传播和数字技术的使用改变了人们与自己，他人和周围环境的互动方式。随后会影响人类的福祉，促使需要进一步探索和检查。本文概述了范围审核协议，以系统地绘制过去五年中高等教育学习者中数字福祉的功能元素。此范围审查将使用Joanna Briggs Institute（JBI）范围审查指南进行。将使用JBI引入的三步搜索策略执行资源搜索。将搜索来自2018年至2023年相关研究的主要数据。范围审查将报告影响数字福祉的功能元素及其与一般福祉问题的关联。审核搜索，研究选择和证据图表将涉及四个独立的审阅者。作为二级研究，本综述研究了有关高等教育学习者之间数字福祉的文献的广度，因此不需要道德批准。本评论将概述在高等教育学习者的背景下影响数字福祉的要素。这些发现将通过针对全球教育工作者的期刊出版物和会议演讲来传播。
结合人工智能和边缘计算重塑远程教育（案例研究：K-12 学习者）
摘要。如今，远程学习的使用正在增加，尤其是在最近的 Covid-19 大流行之后。为了改进电子学习并最大限度地提高其有效性，人工智能 (AI) 用于分析存储在中央存储库（例如云）中的学习数据。但是，这种方法提供的反馈存在时间滞后，可能导致侵犯用户隐私。为了克服这些挑战，一种新的分布式计算范式正在出现，称为边缘计算 (EC)，它将计算和数据存储更接近需要它们的地方。结合 AI 功能，它可以通过对学习者进行实时评估来重塑在线教育，以提高他们的表现，同时保护他们的隐私。这种方法正在导致 EC 和 AI 的融合，并促进边缘 AI 的发展。然而，主要的挑战是在内存容量有限的设备上保持数据分析的质量，同时在本地保存用户数据。在本文中，我们提出了一种基于 Edge-AI 的远程教育方法，该方法为边缘 AI 单元和联合机器学习模型提供了通用的操作架构，以实时预测学生的失败情况。提出了一个 K-12 学习者采用 100% 在线教育的真实场景来支持所提出的方法。
人类计算机的互动和学习者春季2025
我鼓励学生探索用于所有作业和评估的生成人工智能（AI）工具（例如ChatGpt）的使用。必须按照APA样式指南制定的指南，包括所使用的工具的特定版本，必须适当地确认和引用任何此类用途。提交的工作应包括用于生成内容的确切提示，以及附录中的AI的完整响应。由于AI生成的内容不一定是准确或适当的，因此每个学生有责任评估提交的任何生成AI输出的有效性和适用性。如果您的工作中发现不准确，无效或不适当的信息，您可能不会获得全部信贷。与这些准则的偏差将被视为违反《 UF荣誉法》。请注意，在学生工作中使用AI的期望在您的课程和讲师中可能会有所不同。如果您对什么是允许的，而不是特定课程或作业的疑问，请给我发电子邮件。