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World File Search System教学策略
教学策略中的策略评估：系统文献评论
摘要 - 该系统评价重点介绍了有关教学策略中策略评估的各种文献。在该系统评价中使用了用于系统评价和荟萃分析（PRISMA）框架的首选报告项目。在收集文献的过程中，Google Scholar被用作搜索指数。在2020 - 2022年发表的合格的相关文献被导出到尾注，并删除了重复的研究。此外，还采用了主题分析来分析数据。基于对九篇文章的全面审查，出现了两个主题，即：提高质量教学并提升学生的表现。这意味着教学策略中的策略评估对教师的高质量教学和学生在课堂上的积极表现而言至关重要。对教学策略中对策略评估的系统评价进行了系统的审查，将来可能会研究。索引条款 - 策略评估；教学策略；教育; Prisma;系统评价
思维导图：PDS 中基于研究的教学策略
这些目标并不是直线性的，而是不断交叉和融合。无论是合作制定议程、解决艰难的人事决策问题，还是为在职前或在职教师制定专业发展战略，我们发现，无论谈话主题是什么，我们的试金石始终是对两个核心目标的共同承诺（Kessler & Wong，2008）。根据美国教育研究协会 (AERA) 的研究，结合大学课程和当地学校之间的合作伙伴关系的教师教育计划对学生成绩有积极影响（NCATE，2006）。该大学的教育硕士教学计划 (MEdT) 是一个为期两年的课程，面向已经拥有文科或理科学士学位的学生。这是一个基于实地、以学习者为中心的计划，专注于使用探究、反思和协作来支持未来课堂教师的成功。在四个学期中，MEdT 学生将完全沉浸在学校环境中，在 Moanalua 中学与资深教师和指导教师一起教学、学习和反思实践。Moanalua 中学为 860 名七年级和八年级学生（其中约三分之一是军人家属）提供多元化的社会经济和种族服务。根据最近的学生资料数据，45% 的学生是亚裔，25% 是白人，9% 是太平洋岛民，6% 是黑人，15% 是其他人种。约 8% 的学生接受特殊教育服务，5% 的学生接受英语作为第二语言
马扎诺的九大有效教学和学习的教学策略
将概念分解为相似和不相似特征的能力使学生能够通过更简单的方式分析复杂问题来理解（并解决）问题。教师可以直接展示相似点和不同点，并进行深入的讨论和探究，也可以简单地要求学生自己识别相似点和不同点。研究表明，虽然教师指导的活动侧重于识别特定项目，但学生指导的活动鼓励变化并拓宽理解。研究还指出，图形形式是表达相似点和不同点的好方法。
对量子教育中基于研究的教学策略影响的经验见解
本评论旨在显示与量子相关内容的当前状态，分析和比较其学习效率，并在过去几年中对量子教育活动进行系统的概述。我们专注于教学元素，其创新工具以及经验验证的以过程为导向的研究。在内容方面，我们主要集中于现代量子技术的各个方面。我们的分析和合成的最终数据集包括自2017年以来发表的50项研究，直到2024年2月的后续调查。我们发现，所描述和调查的大多数教学策略都在量子力学领域，旨在为量子科学的相当广泛而差异化的话题提供介绍。专门针对数学概念的研究可以完全针对大学生的目标群体找到。可视化思想或创新的社会干预措施以改善量子学习，主要在学校中找到，而只有几种进一步的教育方法显示出验证的结果。报告中最常检查的工具是数字性质，尽管还评估了一些以实验为中心的学习环境。
在一个较大的小组中学习：支持参与度的教学策略
•制定一系列特定的教学策略，以支持每个孩子参与和参与该计划，这是他们的需求和能力。这些策略可以解决该计划的所有要素，包括到达，例程和学习经验。，如果您作为一个团队共同努力提出这些策略并同意将始终如一地使用它们是有帮助的。也重要的是要确保支持该计划的其他工作人员（例如，早期干预人员）也会就这些策略进行简要介绍。
学习的未来：通过针对小学生的翻转课堂教学策略Seejph卷，S1
引言个性化教育的概念正在引起人们的关注，尤其是随着人工智能的兴起（AI）及其在初等教育中的应用。AI驱动的工具可以创建自适应学习环境，在该环境中量身定制课程以满足学生的个人需求。翻转的课堂模型，学生在课堂外学习新内容，并在课堂上花时间进行协作活动和应用，并通过为学生提供机会以自己的节奏为学习，从而进一步补充AI的潜力。联合使用AI和翻转教室可以重新定义小学生的学习经验。传统的教学方法通常受到一定大小的方法的限制，无论他们的个人优势和劣势如何，所有学生都可以以相同的速度学习。相比之下，支持AI的翻转教室可以进行差异化的学习。通过提供个性化资源并实时跟踪学生的进度，AI可帮助教师确定学生需要额外支持并相应地调整指导。这种方法不仅促进了学生的自主权，而且还促进了对材料的更深入的了解，从而使学习更具吸引力和有效。本评论论文旨在批判性地分析AI在增强翻转课堂教育策略中的作用。它将探讨实施AI驱动的个性化教育的好处和挑战，重点关注该模型对年轻学习者的有效性。通过检查案例研究，新兴技术和现有研究，本文试图对AI如何优化小学生的翻转课堂模型，增强教育成果并为快速变化的世界做好准备。文献回顾了过去十年中有关教育AI的文献的成倍增长。AI工具，例如智能辅导系统（ITS），个性化学习平台和学习管理系统（LMS），正在重塑学生如何与教育内容互动。AI的一个重要方面是它可以根据学生的学习需求和能力提供个性化内容的能力（Holmes等，2022）。这些系统使用数据分析来跟踪学生的进步，确定理解差距并提供有针对性的干预措施，促进更个性化的学习
采用人工智能技术进行学生表现评估和教学策略丰富：一种创新方法
智能辅导系统是解决大学教育教学和评估系统难题的绝佳人工智能 (AI) 替代方案。它通过采用 AI 技术评估学生的表现并丰富各种教学策略，体现了当前系统的范式转变。与普通课堂上老师必须控制 30 到 50 名学生不同，老师必须监控数百名学生，这非常困难且令人精神疲惫。在这种情况下，仅靠导师或老师不足以监控学生并为每个学生提供最佳的关注和照顾。需要一种新颖的方法来促进可靠且灵活的大学生监控系统方法。该系统应该能够评估许多学生的表现，预测最终成绩，并实时制定智能决策。多种基于计算机的 AI 模型正在逐渐在教学和学生成绩评估中发挥重要作用。本文提出了一种新策略来说明应用 AI 技术预测学生最终成绩的优势。验证过程是在 2018-2019 学年期间使用计算机科学学士学位 12 门核心课程和 18 门选修课程的 1000 名学生的实时数据集进行的。本文提出了一种带有模糊专家系统的混合 SVM，以展示该技术在教学和学生最终成绩预测方面的熟练程度以及未来工作的可能性。
角色、受众、格式、主题 (RAFT) 作为提高学习者语法写作能力的创新教学策略
摘要：向小学学生教授语法写作需要很高的创造力，必须鼓励学生努力学习以获得写作能力。此外，学生自己也面临许多问题：缺乏写作作品、缺乏接触书籍和阅读资源以及语法问题。本研究的目的是利用 RAFT 策略提高英语 5 学生的语法写作技能。本研究旨在找出角色、受众、格式、主题 (RAFT) 策略的实施如何提高学生的语法写作技能。研究的受访者是经过精心挑选的，他们由布拉坎省圣何塞德尔蒙特学校区的 Bagong Buhay G. 小学的三十 (30) 名学生组成。此外，在进行了前测和后测后，研究人员发现，学生能够更有效地写作，因为他们知道他们在写信给谁、他们在写信给谁、他们的写作格式是什么以及他们的写作主题。因此，在引入 RAFT 写作策略后，学生的写作更有目的性和针对性。最后，研究显示，在利用角色、受众、格式、主题 (RAFT) 提高英语 5 学生的语法写作技能方面，学生的前测和后测分数存在显著差异。
一个统一的批处理层次加固学习框架，用于教学策略诱导，深度分配指标
摘要。智能辅导系统（ITS）利用AI适应个人学生，许多ITS采用教学政策来决定面对替代方案的下一个教学行动。许多研究人员应用了加固学习（RL）和Deep RL（DRL）来诱导有效的教学政策。大部分先前的工作是针对特定的，并且不直接应用于另一个工作。在这项工作中，我们提出了一个询问收入框架，该框架结合了深度BI模拟M eTrics和DRL（名为MTL-BIM），以诱导跨不同领域的两个不同ITS的统一教学政策：逻辑和概率。基于经验课堂结果，我们的统一RL政策的执行效果明显优于专家制作的政策，并在这两个ITS上都独立诱导了DQN政策。
教育和伦理中的人工智能
人工智能 (AI) 最初应用于教育领域大约 50 年前，而人工智能本身作为一个研究领域成立仅十年左右，于 1956 年在美国新罕布什尔州汉诺威的达特茅斯学院研讨会上首次亮相（例如，参见 Moor，2006 年）。1970 年，Carbonell 的论文“CAI 中的人工智能：一种用于计算机辅助教学的人工智能方法”描述了一种基于语义网络的地理学辅导和创作系统，名为 SCHOLAR（Carbonell，1970 年）。这种“面向信息结构 (ISO)”的辅导将其教学策略与其对南美地理的了解分开，原则上，可以将世界其他地区的地理情况插入其中，并将教学策略应用于那里，或者将不同的教学策略应用于南美地理。此外，由于通过语义网络明确表示地理知识，系统可以对其知识进行推理，得出未明确编码的结论，并回答有关其所知的问题。因此，其“混合主动”教学策略可以包含系统利用上下文和问题的相关性向学生提问，以及学生向系统提问，两者都使用非常有限的英语。系统通过标记语义网络的相关部分来跟踪学生已经理解了地理领域的哪些部分，从而创建了学生知识的不断发展的模型。这种对个体学习者的适应是该系统与之前的计算机辅助教学 (CAI) 系统的区别之一。该系统还体现了面向学习者的教育人工智能 (AIEd) 系统的标准概念架构。