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实践课对于科学教学的重要性。 - 约西夫
摘要实践课在生物学研究中非常重要，特别是在细胞学学科中，由于其抽象性质而常常被视为具有挑战性。仅有理论是不够的，必须将理论知识与实践经验相结合，才能激发学生对科学的兴趣。这项研究是在农业综合高中一年级学生中进行的，学生们在进行 DNA 提取实验（涉及收集唾液）之前接受了 DNA 的理论基础。这项工作旨在表明 DNA 研究是理解生物学的重要工具，以及 DNA 提取实验对大多数高中生有何相关性和益处。
使用 AI 进行 ML 教学的资源
● 这是开放大学教育技术名誉教授 Mike Sharples 在 2023 年 UCL 教育大会上的主题演讲，该演讲探讨了人工智能作为教育的一部分在教育领域蓬勃发展的机会。他利用自己在以人为本的设计以及对新技术和学习环境的评估方面的专业知识，重点关注人工智能的发展等主题。在这次演讲中，他特别提到了人工智能工具对跨语言和手语的重要性。
网络文学的出现：对教学的挑战......
在数字时代，人们生活在网络空间中，成为现代社会的一部分。他们所获得的信息来自万维网 (WWW)。WWW 已成为世界人民传播信息的重要媒介。由于网络技术的发展，网络文学应运而生。本研究探讨了网络文学的出现，它改变了各种机构的阅读和教学方式。这对教授文学的人来说是一个挑战，因为他们必须放弃印刷文本，转向数字文本，即所谓的超文本。网络文学的存在也迫使他们改变分析和批评文学作品的风格。因此，从文本到超文本的文学教学对他们来说是一个挑战。关键词：网络文学、出现、文本、超文本、网络空间、挑战、发展。
基于人工智能的中文教学的个性化策略的研究
版权所有©2024作者和Frontier Scientific Research Publishing Inc.这项工作是根据创意共享归因国际许可证（CC by 4.0）获得许可的。http://creativecommons.org/licenses/4.0/
重新考虑教学大纲。创新和灵活教学的混合学习模型
摘要该研究的主要目的是设计和开发一种既可持续又适应性的教学模型，能够在混合学习（BL）的背景下响应综合教学的不断增长的需求。该模型旨在支持柔韧性和教学连贯性的有效而动态的教学和评估组成部分。研究考虑了教师和学生的不同需求，并分析了将教育技术和创新方法论方法整合到混合学习途径中的方法。这项研究是基于在大学一级进行的试点案例研究，采用混合的数据收集方法。通过对教师和学生进行的调查收集了定量和定性数据，并通过有目的样本进行的半结构化访谈进行了补充。这种方法可以深入探索与拟议模型相关的看法，挑战和收益。使用主题分析分析数据，以获取定性数据的定性响应和描述性统计数据，以进行三角测量发现。获得的结果强调了仔细计划的重要性，这些计划有效地平衡了理论内容与实用和互动活动。试点研究的证据表明，结构化的教学大纲促进了积极的参与和教学一致性，参与者报告说，任务设计的清晰度提高了，并在同步和异步活动中提高了协作。开发的模型采用结构化教学大纲的形式，其中包括专门针对同步和异步时刻组织的特定部分，为计划促进协作参与的活动提供了详细的指示。此外，该模型还提供了创新的形成性和总结性评估策略，允许对工作和非工作人员进行评估。这种灵活而模块化的结构不仅旨在使学习体验更加动态和易于访问，还旨在鼓励学生在学习中发挥积极和有意识的作用，使他们成为教育过程的主角。关键词：试点案例研究；自适应教学大纲；混合学习；形成性评估；教学设计。
在人工智能时代教学的教学方法
cal练习，在直接临床观察中很常见的是，学习者被吸引到屏幕上，而不是前面的人。我们的眼睛被亮丽的屏幕吸引了1，随着记录复杂综合护理的重大负担，通常会急于或紧迫感在EMR中输入临床信息，以提高效率和患者流动。使用EMR的使用有时已被证明会减少在执业医师中的心理调查的质量。2那么，我们对屏幕的迷恋对学习者沟通技巧的发展意味着什么？有没有一种方法可以满足当代的票据接受和全面护理的要求，同时保持患者的参与度和目前？人工Intel Ligence（AI）数字抄写员可以满足这一需求吗？3,4
请求提供用于教学的 Ansys 电子设计自动化工具的报价，
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人工智能（AI）对有效英语教学的影响
研究问题：本研究对以下问题提出了答案：1.人工智能如何影响英语教学？2.技术整合如何有助于开发有效的英语语言材料？3.方法和材料研究设计：本科学文章评论采用定性方法进行。它采用文章评论方法并得出叙述结果。数据收集工具：本研究集中于有关人工智能对有效英语教学影响的可靠相关科学研究文章。这些文章取自可靠来源和搜索引擎，例如 Google Scholar、ERIC、Scimago。JETLEE 期刊等。考虑观察 2013 年至 2024 年期间发表的文章。抽样方法：该研究旨在通过文章审查获得研究问题的答案。我们从上述科学期刊中观察并下载了各种文章。之后，目标数据被分类为各种主题。因此，对主题进行了深入审查，并分析了概念以引导和得出结果。最后，尽可能按主题报告信息，避免错误和偏见。样本量：我们收集了至少 50 篇关于人工智能在学习过程中的有效性的文章。仔细阅读并分类文章后。我们选择了 21 篇相关文章，这将有助于我们更接近目标并获得预期结果。
将机器学习整合到Anambra State大学有效教学的好处和挑战
摘要该研究确定了将机器学习整合到阿南布拉州大学有效教学的好处和挑战。两个研究问题指导了这项研究，并以0.05的显着性水平检验了两个假设。该研究采用了描述性调查研究设计。目标人群由阿南布拉州两所公立大学的教育管理和政策/基金会部门的所有235名讲师组成。由三名专家验证的结构化问卷用于数据收集。该仪器的群集B1的可靠性系数为0.90，群集B2的可靠性系数为0.88，总可靠性值为0.89。平均值，标准偏差和t检验用于分析数据。研究发现表明，在阿南布拉州立大学的有效教学中整合机器学习具有很多好处，例如通过评估评估来减少讲师的行政工作量，创造自适应学习环境，从而适应基于实际时间评估学生理解的课程内容的难度，并促进Lectricative Contricative conserative consection conserative consection consection consection consection consection consection consection。的研究发现表明，将机器学习整合到大学中有效教学的挑战缺乏ICT基础设施来支持机器学习在大学中的有效，不稳定的电源以及硬件和软件的高成本来支持机器学习集成等。关键字：好处，挑战，机器学习，有效的教学，大学具有技术经验的讲师的意见与讲师的意见不同，而没有技术经验的讲师在Anambra州立大学的有效教学方面将机器学习的好处融为一体。基于这些发现，研究人员在其他层面上建议，与大学和私人利益相关者的管理人员合作，政府应通过对公立大学和周围ICT基础设施的发展和升级进行大量投资来表现出对大学机器学习整合的承诺。