摘要 摘要 在本立场文件中,我们主张将以公平为重点的教学作为计算机科学课堂的一项基本实践。我们概述了各种公平教学法(Banks & Banks,1995)的理论基础,例如文化相关教学法(Ladson-Billings,1995、2006),并分享了它们在计算机科学课堂中的应用方式。首先,我们简要介绍了美国公立学校的计算机科学教育和公平问题的历史。在分享我们对公平的定义以及我们如何以及为何在计算机科学 (CS) 学习环境中采用这些策略的理由时,我们展示了研究人员和教育工作者如何将重点从机会和成就转移到社会正义。在解释了相关理论框架之间的差异之后,我们从研究中提供了实际案例,说明从业者和研究人员如何使用和/或检查以公平为重点的教学实践。还包括进一步学习的资源。关键词 关键词 公平、以公平为重点的教学法、文化相关计算 DOI 10.26716/jcsi.2020.03.2.1 通讯作者 Tia C. Madkins 德克萨斯大学奥斯汀分校 德克萨斯大学奥斯汀分校教育学院课程与教学系,1912 Speedway Stop D5500,奥斯汀,TX 78712 tmadkins@austin.utexas.edu
摘要 本期刊文章探讨了将生成式人工智能融入教学法的变革潜力,与 Mezirow 的变革性学习主题相一致。讨论的标题涵盖了生成式人工智能可以彻底改变大学教育的多种方式:个性化学习体验、即时有针对性的反馈、互动和体验式学习活动、对研究设计和开发的支持、批判性思维技能的发展和提高以及赋予学生权力。概念框架图说明了变革性学习与生成式人工智能的催化作用之间错综复杂的相互联系。为了解决道德问题并维护学术诚信,本文强调了有效的教育人工智能使用政策的重要性以及教育学生如何合乎道德、高效和透明地使用人工智能的必要性。通过促进负责任的人工智能实践,生成式人工智能的整合符合学术诚信和道德考虑的原则。总之,本文断言,生成式人工智能有可能成为高等教育变革性学习的催化剂。它呼吁进一步研究提供支持这一变革性作用的实证证据,为清晰理解生成式人工智能如何重塑大学生学习体验的格局铺平道路。关键词:生成式人工智能 (GenAI)、变革性学习 (TL)、学生、
基于“主动”教学方法的教学-学习模式 (Freeman、Eddy、McDonough、Smith、Okoroafor、Jordt & Wenderoth 2014) 在大学层面也越来越受到青睐。在这些方法中,学习过程中参与者的参与至关重要,而使用数字渠道和工具以交互和协作的方式开发、共享、传递和使用内容则可以大大受益。这种演变决定了需要重新配置物理学习空间,既要与技术工具集成,又要支持教学活动的灵活、可重新配置的家具。变革过程还必须伴随通过注重促进以学习者为中心的参与式体验的培训课程来促进教师身份的转变,从教学发言人到教学体验的设计者。综合运用新的教学方法,将教师视为积极教学体验的设计者,将技术视为创新的催化剂,将灵活、可重构和技术先进的空间设计出来,创造出一个为教学创新提供发展机会和有效刺激的生态系统。文章阐述了“教育学-空间-技术”(PST)框架在一所理工大学教学创新发展战略中的应用。 “教学法-空间-技术”(PST)框架教学法创新过程中的教学法、技术和学习空间之间的联系是多项研究和模型所关注的重点(Cleveland & Fisher,2014;Fraser,2014;Radcliffe、Wilson、Powell 和 Tibbetts,2009;Sparrow & Whitmer,2014;Temple,2014;White、Williams & England,2014)。其中包括拉德克利夫(2009),他概述了“教学-空间-技术”(PST)框架,该框架作为建立综合教学创新战略的参考非常有趣。这一模型代表了发展有效学习过程所必需的基本背景,为促进以学习者为中心的参与式体验,该模型综合运用新的教学方法,将教师视为主动教学体验的设计者,将技术视为创新的催化剂,将灵活、可重构和技术先进的空间,创造出一个为教学创新提供机会和有效刺激的生态系统。从这个角度来看,米兰理工学院2017-2019年综合计划鼓励课程“创新教学举措”,按照内政部 2016-2018 年三年规划的指导方针,该方针将学习环境的现代化和教学创新列为目标,为这一进程创造机构支持环境。
LLM 的发展与语言学有关,但通常仅涉及极少的语言学知识(Bender 等人,2021 年)。尽管在人工智能发展的新阶段取得了许多飞跃,但 NLP 和 NLU 对我们通过人类语言命令与计算机通信的能力的提高最为重要。通过向学生展示生成式人工智能工具背后的计算语言学过程及其局限性,我们打破了人们的幻想,即这些技术确实是独立学习的智能或可靠替代品。
应对对气候焦虑和困扰的担忧,教育和心理学领域的研究人员和从业人员一直在研究吸引气候希望在气候变化教育(CCE)中的重要性。综合了最近的多学科研究,以及来自教育计划的发展的见解,本文提出了一个新的CCE教学教学学理论模型。希望轮介绍了三个基本要素:教育工作者的扶手,同时与气候变化(诚实,意识,空间,空间,行动)进行建设性地互动,使教育工作者在实施扶手时敏感的护栏(气候焦虑,误解,误解,/疾病的希望,错误的希望)和范围的挑战(探索官方的界限),并探索(探索官方)的复杂社会(观点,创造力和同理心)。这种工作模型旨在通过将文献从文献从文献中提取为视觉指南来支持教育者。它描述了要在气候危机时以诚实的,面向希望的CCE进行变革性学习的基本要素。
人们对设计技术增强的主动学习教室 (ALC) 以提高学生学习的兴趣日益浓厚 (Kim & Hannafin, 2010)。通常,ALC 包括可移动的圆桌、教室周围的白板、教师使用的计算机和大屏幕 Beichner 等人,2007 年;Parsons,2016 年;Walker、Brooks 和 Baepler,2011 年;Whiteside、Brooks 和 Walker,2010 年)。ALC 的设计促进了以学生为中心的学习的互动学习环境,其中教师的角色从传递信息转变为促进课堂活动 (Ge、Yang、Liao 和 Wolfe,2015 年)。空间设计影响学生的学习和教师的教学。 ALC 对学习成果 (Brooks, 2011; McArthur, 2015; Walker et al., 2011; Whiteside et al., 2010)、学习态度 (Baepler, Walker, & Driessen, 2014)、满意度 (Yang, Becerik‐Gerber, & Mino, 2013)、学习者的动机 (Beichner et al., 2007; Dori et al., 2003) 以及空间设计支持的创新实践的使用 (Baepler & Walker, 2014; Walker et al., 2011; Whiteside et al., 2010) 产生积极影响。例如,Beichner (2014) 和 Freeman et al. (2014) 发现,在被动讲座环境中学习不如在主动学习环境中学习有效。
摘要:我们介绍了“AI-Atlas”教学理念,作为一套连贯的最佳实践,用于向高等教育中的技术受众教授人工智能 (AI) 和机器学习 (ML),并报告了其在基于设计的研究框架和两门实际课程中的实施和评估情况:本科计算机科学课程最后一年的人工智能简介,以及工程跨学科研究生课程中的机器学习简介。该概念是为了应对最近的人工智能热潮以及对广泛而多样化的受众对该主题基础教学的相应需求而开发的,考虑到小班现场教学,旨在发挥讲师在激励性公开演讲方面的特定优势。我们评估的研究问题和重点是该概念在多大程度上达到了这一目的,特别是考虑到由于 COVID-19 大流行,自 2020 年 3 月以来,必要但不可预见的转向持续的混合和完全在线教学。我们的贡献有两方面:除了 (i) 为人工智能和机器学习高等工程教育提出一个可供采用的通用教学概念外,我们还 (ii) 通过比较疫情条件下两个完整学期的定性学生评估 (n = 24–30) 和定量考试结果 (n = 62–113) 与前几年的结果 (参与者来自瑞士苏黎世) 得出结论。这为在灵活的教学条件下采用任何技术课程提供了具体建议——无论是现场、混合还是在线。
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参考文献………………………………………………………………………… 112 附录 A:参与邀请………………………………………………………………………… 126 附录 B:参与者同意书…………………………………………………………………... 127 附录 C:前调查……………………………………………………………………………………… 131 附录 D:课后调查……………………………………………………………………… 134 附录 E:教学实验室后调查…………………………………………………………………………… 136 附录 F:脑靶向教学实验室观察协议
词汇教学法是由迈克尔·刘易斯 (1993) 发明的。该教学法通过教师培训和新教学大纲引入了歙县中学。(1997 年)。首先,英语教师开会并被告知什么是词汇教学法。词汇教学法认为“词汇是语言的基础”(刘易斯,1993 年,第 95 页)。“它将意义的交流置于语言和语言学习的核心地位”(刘易斯,1997 年,第 15 页)。其理念基于交际教学法。词汇的中心地位触及了语言的深层理论根源。它使教师们思考改变教学方法。新的英语教科书也采用了螺旋式教学法,以便系统地修订和定期扩展所教授的内容。听力被要求作为一节单独的课来教授。