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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。
缓慢学习者的治疗，教育和预后（...
边界情报是指认知测试情报的状态低于平均水平，但未达到智力残疾水平（在71-84范围内）[1]。bor derline智能会损害学习成绩，并在成年后对判断，社会功能和EM策略产生负面影响[2]。它也可以伴随着成长过程中各种神经发育问题，并可能导致心理健康问题，例如成年后的焦虑，抑郁，人格障碍和自杀。尽管大约12％的人口对个体的终生影响和患病率[3]，但目前，Intelline Intelline Intelline Intellline Intellie Gence尚未根据Diag Nostic Nostic标准归类为一种疾病，并未被认为是残疾，使其处于治疗，教育和社会福利
布里斯托尔学习者计划
我们使用了Delphi共识方法来帮助了解该市专业人员之间的共识和分歧的主要领域。这涉及一项调查，其中参与者评分或等级的陈述以及开放式问题以获取其他详细信息。，我们将共识定义为75％的参与者“同意”或“完全同意”声明，或者对于排名项目，当75％的参与者在其前三名中排名一句。调查进行了两次，并进行了研究团队之间的调整。随着时间的流逝，我们确定了对参与者真正重要的问题，允许进行完善。
英语学习者计划服务计划
父母有权选择退出的权利：作为El父母，我知道我有第六章的权利和《平等教育机会法》（EEOA）拒绝或将我的孩子拒绝或将我的孩子从学区提供ELS或计划中的语言服务的计划。如果我拒绝服务，我的孩子仍然需要每年访问。
沙特 EFL 学习者的词汇学习助手
在语言学习的人工智能领域，聊天机器人是语言学习和练习的一个有趣领域。本研究使用交互式讲故事聊天机器人研究阿拉伯语 EFL 词汇学习。创建了一个聊天机器人，并配备了四个词汇工具：词典、图像、L1 翻译工具和索引器。这些工具增强了目标词，为学习者提供交互式可理解的输入。该项目旨在确定 EFL 学习者在使用聊天机器人练习英语时最常使用哪些工具。它还试图确定哪种工具对词汇学习和记忆最有帮助。研究结果表明，词典是最受欢迎和最有效的词汇学习工具。对于记忆，研究结果显示 L1 翻译略高于（但不显著）。
调查 ESL 学习者对人工智能的看法和问题
当代语言学习策略，人工智能（AI）辅助语言学习（AI-ALL），结合了人工智能驱动的应用程序来支持学习者的学习活动。许多学者一直在尝试将人工智能应用到与教育相关的活动中。本研究的主要目标是 1）ESL 学习者对人工智能辅助英语语言学习和教学的看法；2）ESL 学习者对人工智能辅助英语语言学习和教学的问题。本研究采用定量方法，利用调查工具从 81 名工程流学生（包括重要的主要研究对象）那里收集了不同的信息。采用 5 点李克特量表进行调查以收集数据。根据这项研究，大多数学生对使用人工智能驱动的工具持积极看法，尤其是在学习英语时。主要问题是智能手机上人工智能驱动的语言学习应用程序质量不佳。然而，可以设想，人工智能驱动的语言学习应用程序将被部署为一种教学媒体，可能有助于学习者有效地学习英语作为第二语言。本研究建议进一步研究，彻底调查经验丰富的语言教师如何在课堂上使用人工智能应用程序，以建立在 ESL 环境中利用人工智能进行教学和学习的最佳实践。
IB 学习者简介系列 - 善于反思
从经验中学习，以便将来做出更好的决定。倾听反馈并加以改进。思考你的价值观和目标。日记：学生通过写日记来跟踪他们的进度、表达他们的理解并思考他们遇到困难的地方。基于项目的学习：完成一个项目后，学生会回顾哪些地方做得好，下次可以做哪些不同，帮助他们养成成长心态。IB 核心组件：反思是知识理论 (TOK) 课程、创造力、活动、服务 (CAS) 计划和扩展论文的核心。这些组件鼓励学生批判性地思考他们的学习和个人发展。
模型 - 敏捷的元学习者用于估计
在许多学科（例如个性化医学）中，随着时间的推移估算异质治疗效果（HTE）至关重要。现有的此任务的作品主要集中在基于模型的学习者上，这些学习者适应了特定的机器学习模型和调整机制。相比之下，模型不足的学习者（所谓的元学习者）在很大程度上没有探索。在我们的论文中，我们提出了几个元学习者，这些学习者可以与型号不合时宜，因此可以与任意机器学习模型（例如变形金刚）结合使用，以随着时间的推移估算HTES。然后，我们提供了一项全面的理论分析，该分析表征了不同的学习者，并使我们能够洞悉特定的学习者何时更可取。此外，我们提出了一种新颖的IVW-DR-LEARNER，即（i）使用双重稳健（DR）和正交损失； （ii）利用我们得出的逆变量权重（IVW），这些权重稳定了DR-als。由于DR-loss中的反质量反应产物，我们的IVW减小极端轨迹，导致估计方差较低。我们的IVW-DR-LEARNER在我们的实验中取得了卓越的性能，尤其是在重叠率较低和长期视野的方案中。