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通过大脑健身练习来提高注意力和成绩......
表 4：对照组与实验组后测学业成绩比较组别测试平均值标准差值't'值'p'值对照组后测 58.6 2.059 7.061 P< 0.0001实验组后测 52.5 2.729
TechWerx脆弱基础架构系统（JARVIS）的弹性联合评估机会信息网络研讨会成绩单1/06/2025 GDO
TechWerx在脆弱的基础架构系统（JARVIS）机会信息网络研讨会成绩单1/06/2025中的弹性评估1/06/2025我们希望为项目提供最高约一百万美元的项目。因此，考虑大约35至40个项目。大致，如果我们要遵循100万美元的分配。对于包括研发元素的应用程序组件有20％的成本份额要求，但是该成本份额仅适用于被确定为研发的项目的元素。因此，例如，如果一个项目要以一百万美元的价格进行资金，但是只有100 K被标记为研发，那么该特定项目的成本份额将为20 K。我们正在寻找这些项目的时间表是在6到24个月的时间表上。和所有公用事业都是申请人。doe确实有兴趣支持较小的电力公司的销售少于400万兆瓦。但是，这不应该阻止更大的公用事业，而且当然也不会使较大的公用事业也取消申请的资格。请下一个幻灯片。
探索教师经验对商学院教师能力与学生成绩之间关系的调节作用
考虑到教师能力直接影响教学质量和整体学习体验，它是决定学生成功的关键因素（Seifried & Wuttke，2010）。熟练的教师具有设计有趣且富有成效的课程所需的心理能力、现实世界经验和理论知识（Podungge 等人，2020）。确实，学生在商业教育中的表现在很大程度上取决于教师的能力。根据 Rodríguez（2009）的说法，精心设计的课程和教学方法（大概是由称职的教师提供的）对学生的成就有重大的积极影响。一个人的教育只有在道德和智力上得到发展后才被认为是完整的。为了激励、推动和装备学习者足够的技能、意识和价值观，道德原则至关重要。教师是在这里奠定垫脚石的人（Arumugam 等人，2021）。
基于AI的早期预测和高等教育学生学业成绩的干预
阿曼a夫准确地确定高等教育中的高风险学生对于及时的干预至关重要。本研究提出了一种基于AI的解决方案，用于使用机器学习分类器来预测学生的绩效。使用信息增益评估选择了过去两年中208个学生记录的数据集，并进行了关键的预测因素，例如中期等级，上学期GPA和累积GPA。通过10倍的交叉验证评估了多个分类器，包括支持向量机（SVM），决策树，天真的贝叶斯，人工神经网络（ANN）和K-Nearest邻居（K-NN）。svm的表现最高，精度为85.1％，F2得分为94.0％，有效地识别出低于65％的学生（GPA <2.0）。该模型是在教育工作者的桌面应用程序中实现的，提供了班级和个人级别的预测。这个用户友好的工具使讲师能够监视绩效，预测结果并实施及时的干预措施，以支持陷入困境的学生。该研究强调了机器学习在增强学术绩效监控方面的有效性，并为AI驱动的教育工具提供了可扩展的方法。k eywords人工智能，机器学习，学生绩效预测，高等教育，基于AI的应用程序1。介绍信息和通信技术的快速发展（ICT）通过重塑教育系统，促使采用数字策略的采用以及突出数字能力的关键差距和不平等现象，对包括教育的各个部门（包括教育）产生了重大影响[1]。在高等教育机构（HEI）中，保持高教育标准并确保学生成功已成为关键的优先事项。政府和认证机构，例如阿曼学术认证机构和质量保证（OAAAQA）参与了阿曼的高等教育机构（HEI）的质量[2]。因此，监视学生绩效已成为符合这些标准并提供问责制的重要因素[3]。讲师经常面临大量的责任，这使得连续监控每个学生的学术进步并实施及时的干预措施具有挑战性[4]。依靠定期评估的传统监测方法可能无法提供支持表现不佳的学生所需的早期见解[5]。教师增加的工作量增加了对整合心理的技术解决方案的需求
对其对学生成绩影响的荟萃分析
从最简单的技术——视听学习——到人工智能在教育中的应用，技术在教育中的应用已有 20 多年。尽管基于人工智能的学习媒体技术越来越受欢迎，但关于其对学生成绩的影响仍然缺乏可靠的实证数据。这项荟萃分析旨在调查干预时间的影响，并结合多项研究的结果，更全面地描绘出人工智能媒体在教育中的实用性。在本研究中，定量研究采用荟萃分析设计。Publish or Perish 工具使用 Scopus 数据库和 Google Scholar 从已发表的论文中收集二手数据——使用 R 软件对组对比荟萃分析数据进行数据分析。该研究的结果表明，使用基于人工智能的学习资源如何极大地影响学生的学业成绩。P 值总效应大小和三个调节变量（大陆、获得的成就和干预持续时间 < 0.05）表明，基于人工智能的学习媒体的总结效应的总体值（将技术产品与软件、网络程序、增强现实和游戏化相结合，在提高从小学到大学阶段的学生成绩方面，从 2019 年到 2024 年）仍然具有显着的影响力。因此，应更广泛地使用人工智能 (AI) 来准备学习媒体，以最大限度地提高学生的学术和非学术成就。
体力活动与学业成绩的关系
摘要 摘要近年来，体育活动、体育教育和学业成绩之间的关系越来越受到关注。全国的肥胖率持续上升，全国学生的活跃程度仍然低于维持健康所需的水平。使问题更加复杂的是，学校感受到了额外的压力，需要从上课时间中削减体育教育和体育活动，以便有更多的时间用于核心课程。最近，新的研究加入了讨论，重点关注体育活动与其对大脑、特别是学生认知的影响之间的关系。本文献综述的重点是研究体育活动与学业成绩之间的关系。
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