英语学习者 (EL) 是来自非英语背景的学生,是美国一个快速增长但研究不足的学生群体,他们面临着独特的学习挑战。认知灵活性——在任务需求之间轻松切换的能力——可能是 EL 学习的一个重要因素,因为他们必须管理非主导语言的学习并以多种语言获取知识。我们使用功能性 MRI 测量了一组西班牙裔中学 EL 学生 (N = 63) 的认知灵活性大脑活动,并将其与他们的学术技能联系起来。我们发现,认知灵活性任务期间的大脑参与度与扫描仪外的阅读和数学测量有关。这些关系在整个大脑中都有观察到,包括认知控制、注意力和默认模式网络。这项研究表明了认知灵活性对青少年 EL 的现实重要性,其中大脑参与度的个体差异与教育结果有关。
阅读并反复重述一个短篇小说是学习目标单词的含义和用法的常见和有效的方法。但是,学习者经常在理解,回忆和重述这些目标词的故事背景下努力。受到多媒体学习认知理论的启发,我们提出了一个计算工作流程,以生成与故事相关的相关图像。基于工作流程,我们与学习者和老师一起迭代设计了一个名为Retassist的交互式词汇学习系统。它可以生成故事的句子级图像,以促进故事重述实践中目标单词的理解和回忆。我们的受试者内研究(n = 24)表明,与没有生成图像的基线系统相比,雷达斯主义者显着提高了学习者在用目标词表达时的流利性。参与者还认为,Retassist会减轻他们的学习工作量,并且更有用。我们讨论了利用文本对图像生成模型来支持学习任务的见解。
摘要:鉴于幼儿的心理问题日益严重,教育界现在认识到积极心理学在帮助儿童学习、发挥他们的优势、提高适应力和为生活做好准备方面的价值。积极教育作为积极心理学的一个应用领域,试图实现这些目标,同时为学校教育各利益相关者之间的合作提供联合机会。本文本质上是分析性的,重点关注积极教育学的概念及其在现有文献中的描述。它还介绍了将两个著名模型(幸福感的 PERMA 模型和体验式学习的 5E 模型)与布鲁克菲尔德的反思性实践模型相结合的想法,以便在课堂上传授富含幸福感的内容。这种整合符合积极教育学的基本原理,并提供了一种将其融入教学和学习过程的系统方法。此外,世界各地各种积极教育计划所使用的不同积极心理干预措施的确定也为积极教育学提供了启示。通过考虑积极教育学理念的现状和相关挑战,本文提出了一些可能指导积极教育领域、更具体地说是积极教育学未来发展的建议。
读写能力、算术能力和数字素养都是基本技能。我们很幸运,爱尔兰的算术和读写能力水平非常高,但保持在这方面的投入和雄心以及进一步提高数字素养技能至关重要。爱尔兰的《2024-2033 年读写能力、算术和数字素养战略:从出生到成年的每个学习者》提出了明确的愿景和全面的方法,以支持所有儿童和年轻人发展这些技能。早教工作者、保育员、教师、早期学习和护理机构和学校领导、家长以及更广泛的社区所发挥的关键作用对于该战略的成功至关重要。该战略以上一战略的成功为基础,并以广泛的研究和咨询为基础。自 2011 年战略首次推出以来,爱尔兰的教育系统和整个社会都发生了很大变化。随后几年,爱尔兰的早期学习和护理经历了前所未有的发展,人们越来越普遍地认识到幼儿教育经历对终身学习奠定基础的重要性。爱尔兰还推出了前所未有的小学和小学后课程和评估改革计划。现在,教育各个阶段的课程框架更加统一,支持了读写能力、算术能力和数字技能发展的连续性和进步性。自 2011 年以来,教师教育也进行了改革,早期学习和护理队伍正在经历快速的成长和职业发展过程。我们现在生活在一个繁荣的多语言社会,人们使用 200 多种母语。爱尔兰手语被认为是一种母语和独立语言,爱尔兰语和爱尔兰语教育仍然是教育系统各个阶段的重点。技术及其在社会和教育中的作用正在快速发展,既带来了巨大的机遇,也带来了未知的挑战。展望未来十年,我们力求保持过去十年取得的进步并在此基础上再接再厉。我们将重新关注缩小成就差距,确保所有学习者都有机会发展每个战略领域所需的技能和能力。我们将在支持学习者福祉并为学习者提供必要的分析、创造力和批判性思维技能以帮助他们适应和在快速变化的环境中茁壮成长的同时,推进这一目标。这一关键的国家战略将支撑我们两个部门在未来十年的工作。虽然两个部门将领导该战略,但实施将通过跨政府方式并与早期学习和护理机构、学校、继续教育和高等教育机构、地方当局、家庭、社区等。
在生命的头几年中,大脑迅速发展,形成了对成功成年至关重要的神经联系。大脑的执行功能,包括抑制性控制,对于调节行为和情绪很重要。具有强大情感基础的学龄前儿童可以更好地管理社交互动,这对于教师支持他们的情绪发展至关重要。在发展上适当的实践,可以通过欢乐,基于游戏的方法来促进每个孩子的最佳发展和学习,这对于幼儿教育工作者的实施至关重要。这包括基于每个孩子的独特发育阶段和技能获取的适当行为期望。
摘要 - 视觉控制策略在视觉条件(如照明或摄像机位置)与训练过程中所见的情况有所不同时可能会遇到重大的性能降解 - 通常甚至在较小的差异方面表现出急剧下降的能力。在这项工作中,我们研究了基于RGB-D和基于点云的视觉控制策略的这些类型的视觉变化的鲁棒性。要对基于模型和基于模型的强化学习者进行这些实验,我们引入了一种新颖的Point Cloud World Model(PCWM)和基于点云的控制策略。我们的实验表明,明确编码点云的策略比其RGB-D对应物更强大。此外,我们发现我们提出的PCWM在训练过程中的样本效率方面显着优于先前的工作。在一起,这些结果表明,通过点云进行有关3D场景的推理可以提高性能,减少学习时间并增加机器人学习者的鲁棒性。项目网页:https://pvskand.github.io/projects/pcwm
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学生借鉴自己的背景知识和经验来理解新文本。激活学生的现有知识使学生的阅读理解有益于在阅读之前,期间和之后的所有阶段(Hattan等,2023年)。当老师和学生拥有背景时,就可以更容易地利用先验知识,因为他们分享了对自己的经验的理解。但是,当教育工作者与多语言学习者没有相同的经验时,它需要更多的努力来发现学生知道和可以做的事情。艾米丽·弗朗西斯(Emily Francis)涉及当她的老师似乎不了解她知道多少(关于话题,公开讲话,批判性思维)时,她的高中生沮丧,即使她还不能用英语表达这一点。观看此视频剪辑以了解艾米丽的经历。即使学生还不能以英语传达他们的背景知识,我们至关重要的是,无论他们的语言能力如何,我们都要利用并以了解学生的知识为重要。两种方法可以将学生的现有知识与课堂文本联系起来。一个是计划建立与文本有关的知识的课堂活动。另一个是选择与已经拥有的背景相关的文本和资源。