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SOSC1960-L1心理学简介（3个学分）秋季2024课程概述课程描述本课程研究人类思维和行为proc
SOSC1960-L1心理学简介（3个学分）秋季2024课程概述课程描述本课程从心理角度研究了人类的思维和行为过程，并说明了心理见解与社会改善的相关性。它旨在帮助学生获得对心理学作为科学学科的基本理解，并为将来的心理学课程做好准备。预期的学习成果（ILO）在成功完成课程后，您将能够（1）认识到有关人类思想和行为的一些基本科学概念； （2）参考这些概念，分析各种社会环境中的人类绩效和福祉； （3）解释如何进行人类思想和行为的科学研究。教导团队Kevin Tam，Kevintam@ust.hk（讲师）Vivien Pong，vivienpong@ust.hk（TA） *电子邮件将尽快回复。通过电子邮件与我们联系时，请始终将消息的主题行前缀使用课程代码（例如“ SOSC1960 |考试”）。仅使用您的大学电子邮件帐户。告诉我们您在电子邮件中是谁；没有透露身份的电子邮件将不会回复。不要通过画布发送消息。学习活动 *有关评估活动的详细信息可以在单独的文档中找到。*将使用标准引用进行评估；分数和成绩不会在曲线上分配。1。讲座。作为您在本课程中学习的基础，讲座通过各种活动介绍了人类思想和行为的科学。2。3。（ILOS＃1至3） *不会记录讲座。必需和可选读数。所需的读数补充了讲座，并将在考试中涵盖。可选的读数是想要进一步探索感兴趣主题的学生的建议。（ILOS＃1至3） *请参阅下面的类日历以获取读数列表。可以在NOBA项目平台（https://nobaproject.com）或画布上的“可选读数”文件夹中找到读数。参与（5％）。积极参加课堂的活动可以帮助您和您的同龄人更有效地学习。每个讲座都包括一些学习活动，预计您的参与。对于随机选择5次讲座（您将不知道提前哪些讲座），您将被要求完成一些任务并提交您的输出；根据其质量，每个提交的质量将为您的课程成绩贡献0％或1％。（ILOS＃1至＃3）4。研究经验（5％）。对您了解如何进行心理学研究很重要。您可以选择作为参与者参加真正的研究研究，或者在研究研究方面查看视频，然后回答一些问题。（ILO＃3）
思维理论：直接测试与 无人驾驶汽车：刑事责任的新边界 分析基于标记Aruco和Optitrack查看系统估算安装方法的方法 帕多亚大学研究 帕多亚大学生物学系... 方形运动训练（QMT）和认知功能 体育锻炼对脑健康的影响：审查... 通过比特币和区块链安全VPN身份验证 基于机器学习算法的心脏病检测 实施制造执行系统以驾驶... POORDIC安慰剂效应 量子的单粒探测器的表征...
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K-5 ELA的计算思维例程
nys的计算机科学和数字流利度标准：●K-1.CT.1识别并描述一种或多种模式（在自然或设计中找到），并检查模式以找到相似之处并做出预测。●K-1.CT.5认识到可以在不同级别的细节级别上描述相同的任务。●2-3.CT.5确定在不同的设置或情况下执行一般任务所需的基本细节。
MN5501 情景思维与策略
MN5501 - 情景思维与策略 模块类型/学期：选项（20 学分），第 1 学期 模块协调员：Anna Brown 博士 联系方式：ab222@st-andrews.ac.uk 目标：情景思维通过考虑上下文环境的不可简化的复杂性、动态性和模糊性，允许以稳健的方式制定策略。通过探索未来的替代叙事，个人及其组织可以开发反思性、适应性能力，以应对其运营环境中的不可预测性。情景思维在制定策略的过程中不会取代正式的分析模型，但会增加正式分析无法提供的重要创造力元素。本模块让学生有机会使用情景方法，并了解组织如何应对不确定的运营环境以制定富有创意和稳健的策略。在整个模块中，情景过程用于整合许多重要的组织理论，这些理论有助于提供未来愿景和适应性。这些理论包括组织学习、讲故事、动态能力和反思实践。教学和学习方法：该模块以密集的小组工作为中心。
第02章计算思维和算法
分解：分解是将复杂问题分解为较小的较小复杂部分。这些问题将接一个地解决，直到解决较大的问题为止。分解很重要，因为分别处理许多不同的步骤，而不是解决一个大问题可以使更快，更开放的解决方案（S），此外，它也可以提高效率，并可以使开发人员以更详细的方式看待问题。抽象：抽象是指仅关注相关和最重要的信息，而忽略了无助于开发的任何细节。忽略无关的特征对于达到所需的解决方案是有益的。模式识别：将问题分解为较小的较小复杂部分，下一步就是查看问题共享的相似之处。每个问题共享的这些相似之处将允许开发人员创建一个适用于许多问题的解决方案。模式识别将
将思维模式映射到观影时的大脑活动上
Samyogita Hardikar 5,6、Tirso Gonzalez Alam 10、Boris Bernhardt 7、Hao-Ting Wang 8、Will Strawson 2、Michael Milham 9、Ting Xu 9、Daniel Margulies 10、Giulia L. Poerio 2、Elizabeth Jefferies 11、Jeremy I. Skipper 12、Jeffery Wammes 1、Robert Leech 13 和 Jonathan Smallwood 1
人工智能辅助学习对学生批判性思维的风险：
人工智能 (AI) 日益成为教育领域的变革力量，为提升学习体验和成果提供了前所未有的机会。本研究在阿尔巴尼亚的教育背景下，考察了人工智能辅助学习对关键认知技能（特别是批判性思维和解决问题）的潜在不利影响。采用定量方法，对阿尔巴尼亚一所私立教育机构的 53 名学生进行了调查，以收集他们对人工智能辅助学习的体验和看法的数据。研究结果表明，接触过人工智能工具的学生和未接触过人工智能工具的学生在批判性思维技能方面没有显著差异。然而，对人工智能工具的作业依赖与学生的解决问题能力之间存在统计学上显著的负相关，这表明过度依赖人工智能会阻碍独立解决问题能力的发展。相反，人工智能工具的使用频率与学生对学业成绩和作业效率的看法之间存在很强的正相关关系，突显了人工智能在增强教育体验的这些方面方面的潜在好处。这些结果强调了在教育中平衡整合人工智能工具的必要性，以确保它们能够补充而不是取代传统的学习方法。这项研究的结果对教育工作者和政策制定者具有重要意义，表明虽然人工智能可以提高某些教育成果，但必须解决其潜在风险，以促进基本认知技能的发展。未来的研究应该关注更大、更多样化的样本，纳入认知技能的客观衡量标准，并探索人工智能辅助学习的长期影响。
儿童AI设计思维教育对创造力发展
背景人工智能（AI）的发展将改变人类对问题的看法。设计教育的最新进展在AI和相关生成的AI的技术和应用中都很重要。通常，针对儿童的AI教育集中在技术教育上，例如机器人技术或编程。但是，很少有程序结合了AI，技术，创造力，哲学和逻辑推理来利用设计专业知识。我们探索了这种组合，以使学生能够创造性地使用AI来设计和思考。本文报告了我们的愿景，课程框架和学习活动，重点是提出一个与儿童AI，Kai Thinking Model（Kait）（KAIT）的新框架，并探索其对学生创造力的影响。
知识产权在设计思维中的作用
https://www.businessinsider.in/retail/news/starbucks-filed-a-fresh-patent-for-a-machine-which-c ould-create-the-highly-personalized-super-complex-drinks-staff-are-so-sick-of-making-for-custo
生成式人工智能和批判性思维
• 准确性和信任：有偏见的算法也会导致不准确的结果。如果生成式人工智能系统接受反映历史偏见的数据训练，它将在其输出中延续这些偏见。这可能会导致不可靠的结果，并导致对整个生成式人工智能的信任丧失。这是一个比喻：想象一个法官总是对穿某种颜色衬衫的人判处更严厉的刑罚。这位法官的决定是不公平和不准确的。如果不解决生成式人工智能算法的偏见，它们也会陷入同样的陷阱。通过考虑和减轻生成式人工智能中的偏见，我们可以确保这些强大的工具公平有效地用于每个人。您可能想阅读这篇关于文化偏见和人工智能的发人深省的文章。人工智能和美国微笑。人工智能如何通过……歪曲文化 | 作者：jenka | Medium