XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System教学研究
肯雅塔大学 教学, 推荐
肯雅塔大学教学研究和转诊医院 (KUTRRH) 正在寻找有远见的建筑师、工料测量师、土木/结构工程师、机械工程师、电气工程师、土地测量师、环境影响评估专家顾问加入我们充满活力的团队，参与即将开展的项目。如果您已准备好将蓝图变成令人惊叹的现实，我们希望听到您的声音。所有申请人必须在肯尼亚税务局和公司注册处注册。
在虚拟学习环境中使用主动学习的人工智能教育模式的提案
摘要：人工智能（AI）是目前发展最快的领域之一，但关于人工智能教育课程设计和教学方法的教学研究相对较少。本文旨在确定大学人工智能教学中使用的技术和内容及其优缺点。随后，本文根据经验和融入最现代教育环境的可能性，确定了适合 MOOC 的人工智能教学形式。因此，本文提出了一种基于主动学习和虚拟学习环境相结合的教育模式，支持将教育内容分发给对人工智能感兴趣的尽可能广泛的人群。同时，它描述了将 Jupyter 笔记本微环境集成到独立 Web 应用程序中的要求和过程，这是连接 MOOC 和计算服务器基础设施的必要先决条件。
已发布版本的引用 (APA)：Avraamidou, L. (2024)。我们能打破人工智能殖民科学教育的势头吗？《科学教学研究杂志》。提前在线出版。https://doi.org/10.1002/tea.21961
几乎每天都有新闻报道一种新的生成式人工智能工具的广告，宣称它将彻底改变科学研究和教育。生成式人工智能是灵丹妙药。人工智能工具可用于提取数据（通常未经同意）、替代研究参与者、阅读论文、总结论文、撰写论文、设计课程计划、管理学生和评估学生等等。生成式人工智能技术正在创造一个技术乌托邦和新的世界秩序。科学界越来越多地利用人工智能工具来改进研究，即通过尝试克服人类的缺点来最大限度提高生产力（Messeri & Crockett，2023 年）。例如，人工智能工具可以通过快速收集和分析大型数据集来增强科学研究。然而，这并非没有代价，因为它对与人工智能算法单一文化相关的科学研究构成了潜在威胁（即，选择和偏好是同质的，因为我们所有人都喜欢同一种音乐、衣服或电影）在算法策展面前（Kleinberg & Raghavan，2021）。因此，尽管有证据表明多样性和多元声音和知识的价值，我们能否想象回到单一文化的科学研究？同样的问题也适用于教育。尽管人工智能技术有可能创新教学，但它们也带来了与数字单一文化主义以及人工智能的道德、包容和公平使用相关的风险和挑战（联合国教科文组织，2023年）。教育机构正在购买生成性人工智能的承诺和幻觉（Alkaissi & McFarlane，2023年），并疯狂地试图赶上人工智能的大规模生产
基于人工智能的翻译技术教学实践模式分析
随着人工智能时代的技术飞速发展，翻译技术革命以强势来袭，催生了各种计算机辅助翻译工具和翻译技术。近年来，我国许多高校的翻译专业都意识到了翻译技术的重要性，纷纷开设翻译技术课程，配备语言实验室、辅助翻译软件、在线教学平台等设施。但翻译技术教学中还存在翻译技术课程体系不完善、教学资源不足、专业师资匮乏、课程建设滞后、教学方法不适应、教学环境落后、教学评价过于简单、教学研究不足等诸多问题[1]。针对这些问题，[2-4]提出了一些相应的解决措施和对策，对转变教师教育观念、普及教育技术起到了很大的作用。为满足语言服务对翻译人员的专业要求，翻译技术教学理念和实践模式的变革势在必行。
研究策略
我们的研究涵盖发现、商业化、学术和创意作品的制作，包括专业和临床实践。我们在对新西兰社会和经济至关重要的学科领域拥有无与伦比的卓越研究记录，可追溯到 50 多年前，在创意艺术领域则有 130 多年历史。我们的研究优势领域包括兽医学、土地和食品研究、护理、公共卫生、金融以及社会科学和创意艺术与设计的关键领域。在梅西大学，我们将“卓越”定义为最佳实践，我们重视纯研究和应用研究。我们专注于解决当代社会挑战，并坚持对基础知识发现的承诺，从而脱颖而出。这种双重关注，加上我们建设更美好新西兰的坚定责任，使梅西大学有别于其他新西兰大学。这种研究方法还通过教学研究关系为我们的教学和研究生指导提供了联系。
探索障碍文化实践
摘要摘要研究方法是各种社会科学学科的研究生课程的重要组成部分。这项研究的目的是比较基于问题的学习（PBL）和基于讲座的学习（LBL）方法在解释性顺序设计中通过混合方法方法进行教学研究方法的有效性。按照准实验设计收集了定量数据，从而随机接受LBL或PBL治疗的研究生计划中的两类研究方法。为了评估学生的学术成就，使用了该课程的最后考试。结果表明，与LBL课程相比，PBL课程中学生的学术成绩更高。通过半结构化访谈收集了定性数据，以更深入地了解定量结果。对访谈的主题分析表明，PBL导致了更深入，更有意义的学习，增加了学生在专业领域的知识，提供了更愉快和积极的学习，提高了学生在进行论文项目方面的技能，增强了他们的自主权和独立性，并促进了他们的尊严和地位。
利用人工智能实现有效领导
20-28。[16] Bakeer, HMS 和 SS Abu-Naser (2019)。“一种用于学习托福的智能辅导系统。”《国际学术教学研究杂志》（IJAPR）2(12): 9-15。[17] Bakr, MAHA 等人 (2020)。“使用 JNN 预测乳腺癌。”《国际学术信息系统研究杂志》（IJAISR）4(10): 1-8。[18] Baraka, RF 和 SS Abu-Naser (2023)。“使用 Just 神经网络预测书籍评分。”《国际工程与信息系统杂志》（IJEAIS）7(9): 14-19。[19] Barhoom, AM 和 SS Abu-Naser (2018)。“黑胡椒专家系统。”《国际学术信息系统研究杂志》（IJAISR）2(8): 9-16。 [20] Barhoom, AM 和 SS Abu-Naser (2022)。“使用深度学习诊断肺炎。”《国际学术工程研究杂志 (IJAER)》6(2): 48-68。[21] Barhoom, AM 等人 (2019)。“使用人工神经网络预测泰坦尼克号幸存者。”《国际学术工程研究杂志 (IJAER)》3(9): 8-12。[22] Barhoom, AM 等人 (2022)。“使用深度学习-vgg16 算法检测和分类骨骼异常。”《理论与应用信息技术杂志》100(20): 6173-6184。[23] Barhoom, AM 等人 (2022)。“用于上骨异常分类的深度学习-Xception 算法。” 《理论与应用信息技术杂志》100(23)：6986-6997。[24] Barhoom, AM 等人 (2022)。“使用一组机器和深度学习算法预测心脏病。”《国际工程与信息系统杂志》(IJEAIS) 6(4)：1-
利用文本结构策略阅读说明文和医学文章
这项课堂研究在科威特进行，旨在调查文本结构策略 (TSS) 教学对 54 名英语作为外语 (EFL) 大学生理解说明性文本和医学文本的方式的影响。数据收集包括两项调查、实地笔记、课堂观察和小组访谈。根据访谈数据和课堂观察中反复出现的模式和共性，开发了一个代码和类别系统。两项调查分为两个间隔，间隔 8 周，重点是确定文本结构策略，例如介绍文本结构的概念、提出引导性问题、识别信号词和使用图形组织器，以及参与者应用文本结构策略来理解说明性医学文本的程度。数据分析涉及使用 Microsoft Excel 程序生成两个表格和描述性统计数据，包括两次调查结果的平均值、标准差和百分比。研究结果表明，参与者受益于 TSS 教学，其策略涉及小组讨论，而不是依赖个人课堂作业的策略。此外，很大一部分参与者将他们在分析说明性文本中所学到的大部分知识运用到了阅读医学文本中。这为英语教师开展针对英语学习者的文本结构策略的行动研究以及在适合英语学习者的小组和配对工作中应用 TSS 教学提供了启示。最后，英语研究人员受邀开展基于课堂的 TSS 教学研究。
教育领域的人工智能：对政策制定者、研究人员和从业者的影响
摘要 在学习和教学研究领域，一个流行的主题是强调人工智能 (AI)。虽然人工智能在教育领域提供了机遇，但盲目地取代人类的参与并不是解决办法。相反，当前的研究表明，关键在于利用人类和人工智能的优势来创造更有效、更有益的学习和教学体验。因此，“人类参与”的重要性正在成为教育人工智能的核心原则。随着人工智能技术的飞速发展，包括教育在内的社会各个领域都需要参与并探索这一现象的影响。因此，本文旨在通过从研究人员和从业者的角度研究人工智能对教育的影响来协助这一过程。作者进行了一项德尔菲研究，包括对 33 名国际专业人士进行调查，然后与一组国际研究人员进行深入的面对面讨论，以确定在教育中部署人工智能的主要趋势和挑战。结果表明，三个最重要和最有影响力的趋势是 (1) 人工智能的隐私和道德使用； (2) 值得信赖的算法的重要性；(3) 公平公正。不出所料，这些也被确定为三大关键挑战。基于这些发现，本文概述了人工智能在教育领域的政策建议，并提出了弥补已发现研究差距的研究议程。