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3 培训和评估以绩效为导向，强调绩效标准及其衡量标准，并根据指定的绩效标准开展培训。(Doc ICAO 9868 修订号5 5/11/20) 4 形成性评估是学习过程的一部分。教员向受训者提供反馈，告知他们如何朝着临时或最终能力标准前进。这种类型的评估使受训者能够逐步建立已经获得的能力，并应通过将差距确定为学习机会来帮助学习。如果受训者只在培训的最后才收到反馈或接受评估，他们就没有机会利用这些信息来提高自己的表现。形成性评估应起到以下作用：a) 激励受训者；
探究生成式人工智能在教育系统中的应用
1. 澳大利亚政府为该行业制定关于在教学、学习、评估和研究中使用生成人工智能 (AI) 的可选指导。例如，政府可以概述机构在制定和更新其内部政策时可能希望考虑的各种实际和道德问题（包括数据隐私、偏见、问责制和生成人工智能的可靠性）。但是，大学应继续自主制定自己的生成人工智能政策，以确保这些政策适合其社区。 2. 澳大利亚政府与该行业合作，在大学、政府和行业合作伙伴之间建立教育生成人工智能实践社区。这可能包括会议、研讨会和论坛，利益相关者可以在其中交流高等教育生成人工智能的想法、最佳实践和经验教训。参与者可以讨论和分享降低学术不端行为风险的替代评估形式、将生成人工智能融入教学和评估的创造性方法以及新出现的道德问题。 3. TEQSA 继续为该行业制定指导并分享有关人工智能的有用资源。在现阶段，可能无需更新门槛标准以反映生成性人工智能，因为标准已经要求机构有效评估学习成果并降低学术和研究诚信风险。但随着技术的进步，这种情况可能会改变。4. 澳大利亚政府鼓励大学和其他教育机构在面向学生和教职员工的核心职能中透明地使用生成性人工智能。5. 澳大利亚政府和产业界投资人工智能和相关技术的研发和劳动力发展，并注意到生成性人工智能资源主要集中在美国私营公司，对澳大利亚构成风险。6. 澳大利亚研究委员会考虑设立基金或卓越中心，用于研究教育中的生成性人工智能。
学生学习的评估设计和策略
这意味着，您对形成性或总结性任务所做的任何选择都表明了您对评估的概念性和战略性方法。例如，在年底发生的任务可能有助于提供学习目标或评估学习的机会。但是，我们知道学生在预期评估中学习的内容与他们从任务本身中学习的内容一样多。其中一些学习来自他们自己对自己能做什么或不能做什么的认识，但重要的是，他们也从别人给他们的有益评论中学习。学习评估的作用，通常称为形成性评估，需要精心设计和规划，以确保解决关键学习成果，并确保参与任务能够促进最期望的学习。
STEM 教学与学习进展
初始和持续评估为教师提供信息，帮助其做出最适合学生学习需求的教学决策。预评估是一种在学习单元开始前进行的形成性评估。无论是正式的还是非正式的，预评估都不会评分，而纯粹是诊断性的。形成性评估提供有关学生学习的反馈，指导教师和学生在学习过程中进行调整。总结性评估发生在学习过程的最后。总结性评估的一些例子包括测试、项目、演示、演讲和绩效任务。总结性评估的目的是提供学生掌握单元/学习经验的知识、理解和技能的程度的证据。
最小量子玻璃模型的光谱统计
在量子场理论的背景下，研究了最近提出的可集成性破坏性扰动的分类。使用随机矩阵方法诊断所得的量子混沌行为，我们通过考虑poissonian和wigner-dyson分布之间的交叉分布在被截断为有限的二维Hilbert空间的系统中，研究了大规模标量的φ4和φ6相互作用。我们发现，跨界耦合与旋转链中的体积的缩放缩放的天真延伸并不能为量子场理论带来令人满意的结果。相反，我们证明，考虑到交叉耦合与粒子数量的缩放率会产生强大的特征，并能够区分φ4和φ6量子场理论中的可集成性破坏的强度。
血管囊特异性转录因子ptrscz1及其同源物调节木毛果中的木质部活性，并影响木质部发育
结果：过表达PtrSCZ1或其同源性PTRSCZ3（OE-PTRSCZ1，OE-PTRSCZ3）导致了增强的CAMBIUM活性，茎直径增加和较大的木质部比例。基于PTRSCZ1和PTRSCZ3的基于CRISPR的突变体与OE-PTRSCZ1和OE-PTRSCZ3植物相反。这表明PTRSCZ1和PTRSCZ3冗余地促进了形成性和二次生长，从而导致trichocarpa的径向增长增加。PTRSCZ1和PTRSCZ3的过度表达和敲除显着影响了CAMBIUM（PTRWOX4A，PTRWOX4B，PTRWOX13A，PTRWOX13A，PTRPXYA，PTRPXYA，PTRVCM1和PTRVCM1和PTRVCM2）的关键调节因子的表达。这表明PTRSCZ1和PTRSCZ3可以通过调节这些关键的形成型木材形成这些关键的相关转录因子来在形成性分裂活性中起作用。
噬菌体流行早期的瞬态生态进化动态对细菌防御的长期进化具有强烈而持久的影响
AU：请确认所有标题级别均正确显示：生物体已经进化出一系列组成性（始终活跃）和可诱导性（由寄生虫引起）防御机制，但我们对这些正交防御策略进化的驱动因素的理解有限。细菌及其噬菌体提供了一个易于研究的系统：细菌可以通过噬菌体受体突变（表面突变，sm）或通过其 CRISPR-Cas 适应性免疫系统诱导抗性来获得组成性抗性。通过理论与实验相结合，我们证明了首先建立的机制具有很强的优势，因为它削弱了对替代抗性机制的选择。因此，改变获得不同抗性的相对频率的生态因素具有强烈而持久的影响：高生长条件通过增加流行病早期受体突变事件的涌入来促进 sm 抗性的进化，而流行病这一阶段的高感染风险促进了 CRISPR 免疫的进化，因为它促进了（感染依赖性）CRISPR 免疫的获得。这项工作强调了流行病早期瞬态进化动态对组成性和诱导性防御的长期进化的强烈而持久的影响，这可用于在临床和应用环境中操纵噬菌体抗性的进化。