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游戏化与人工智能的协同作用：提高教育环境中学生的参与度和学习成果
在当今数字时代，将技术融入教育对于满足学习者多样化的需求变得越来越重要。随着教育机构努力提高学生的参与度和学习成果，游戏化和人工智能 (AI) 等创新策略已成为强大的工具。游戏化将类似游戏的元素融入非游戏环境，旨在提高学习积极性并创造沉浸式学习体验[1]。通过利用积分、徽章和排行榜等游戏机制，教育工作者可以营造一种既有竞争性又有协作性的环境，鼓励学生在学习过程中发挥积极作用。另一方面，人工智能通过分析学生数据并调整内容以满足个人需求来提供个性化的学习体验，从而促进更有针对性的教育方法[2]。
聊天机器人和其他用于学习的人工智能：瑞典大学生的使用情况和观点调查
我相信，在个人学习方面，人工智能作为传统教育方法的补充具有巨大潜力。然而，除了潜力之外，人工智能的快速发展还引发了许多道德问题，这些问题往往解决得太晚，而且程度有限。
学生使用生成式人工智能工具的指南 FINAL
1. 始终坚持学术诚信和诚实的原则——有关学术诚信的一般信息和资源可在学术诚信网页上找到。2. 始终遵守大学的学生行为准则。3. 始终尊重隐私和保密性，避免与生成式人工智能工具共享敏感的个人信息。4. 请记住，生成式人工智能并不总是可靠的。例如，它可能提供虚假或过时的信息或虚假的参考资料，也可能是故意误导信息的来源。5. 始终批判性地评估使用人工智能生成的响应。使用已知可靠的来源来验证信息。如果您对所生成内容的可靠性有疑问，请咨询您的讲师或导师。6. 生成式人工智能工具应用于补充学习和研究，而不是代替通过 Moodle、Talis 阅读列表和图书馆提供的可靠学术资源。 7. 生成式人工智能工具在学术工作中有很多有用的方法，包括头脑风暴、写作任务的初稿、编辑写作任务并提供写作反馈、为文章提出结构建议、使用内容制作演示文稿、为演示文稿和视频制作音乐或制作图像来说明你的工作。 8. 你的讲师会告诉你，在论文或特定评估中，是否允许、要求或禁止使用生成式人工智能工具。在哪里允许
华盛顿特区西中学学生家长手册（2024-...
尽管本手册中的信息在许多主题上都详尽而具体，但本手册并非包罗万象，无法涵盖任何上课日或学年中可能出现的所有情况和环境。本手册不构成“合同”。学校管理部门保留随时做出决定和修订规则的权利，以实施教育计划并确保所有学生和教育计划的福祉。学校管理部门将负责解释本手册中的规则。如果出现本手册未明确涵盖的情况或环境，学校管理部门将根据所有适用的学区政策以及州和联邦法规和条例做出决定。
制定移民和难民学生成功计划
每项学生成功计划都涉及广泛的跨机构、立法机构、学区、教育服务区和整个教育系统的合作。该计划还包括为学生、家庭、教育工作者、员工、社区组织、专业组织（俄勒冈州学校管理者联盟、俄勒冈州学校董事会协会、俄勒冈州教育协会、教师标准和实践委员会以及其他主要合作伙伴）以及早期学习和高等教育机构提供大量参与、培训和技术援助。
学生奖励战略声明 2024-2025.docx
接受 PPG 的儿童的出勤率低于未接受 PPG 的学生，这是因为尽管有其他机构的干预和支持，少数家庭仍未定期出勤。差异为 2.4%，低于上一学年。我们还发现接受 PPG 的学生的持续缺勤率有所下降。减少了 1.5%。然而，接受和未接受 PPG 的学生在总体出勤率方面的差距已扩大到 3.7%，因为非 PPG 的出勤率上升得更快。在持续缺勤方面，差距为 21.6% 被确认有心理健康问题的儿童和家庭在学校表现良好，并且很快乐。
澳大利亚学生签证真实学生测试样本
https://www.influencive.com/suneet-kumar-singh-a-copywriter-turned-marketing-consultant-runs-two-leading-agencies/ https://disruptmagazine.com/how-indias-leading-sop-writing-agency-contentholic-helping-students-achieving-their-dreams/ https://nagpuroranges.com/rising-demand-of-sop-writing-lor-admission-essays-and-resume-writing-services-in-india-2/
可解释的人工智能，用于数据驱动的反馈和智能行动建议，以支持学生自我调节 Muhammad Afzaal
摘要 自我调节学习 (SRL) 是一种认知能力，在促进学生有效制定策略、监控和评估自己的学习行为方面具有明显意义。研究表明，缺乏自我调节学习技能会对学生的学业成绩产生负面影响。有效的数据驱动反馈和行动建议被认为对 SRL 至关重要，并显著影响学生的学习和表现。然而，向每个学生提供个性化反馈的任务对教师来说是一个重大挑战。此外，由于大多数课程的学生人数众多，为个性化建议确定适当的学习活动和资源的任务对教师来说也是一个重大挑战。为了应对这些挑战，一些研究已经探讨了基于学习分析的仪表板如何支持学生的自我调节。这些仪表板提供了一些关于学生成功和失败的可视化（作为反馈）。然而，虽然这种反馈可能有益，但它并没有提供有见地的信息或可行的建议来帮助学生提高学业水平。可解释的人工智能 (xAI) 方法已被提出来解释此类反馈并从预测模型中产生见解，重点关注学生在正在进行的课程中需要采取的相关行动以改进。此类智能活动可以作为数据驱动的行为改变建议提供给学生。本论文提供了一种基于 xAI 的方法，可以预测课程表现并计算信息反馈和可操作的建议，以促进学生的自我调节。与以前的研究不同，本论文将预测方法与 xAI 方法相结合，以分析和操纵学生的学习轨迹。目的是通过为该方法提供的预测提供深入的见解和解释，为学生提供详细的、数据驱动的可操作反馈。与单独的预测相比，该技术为学生提供了更实用和有用的知识。所提出的方法以仪表板的形式实施，以支持大学课程中学生的自我调节，并对其进行了评估以确定其对学生学业成绩的影响。结果表明，仪表板显着提高了学生的学习成绩并提高了他们的自我调节学习技能。此外，研究发现，所提出的方法提出的建议对学生的表现产生了积极影响，并帮助他们进行自我调节。