人工智能 (AI) 在各个领域的广泛应用日益增长。AI 被定义为能够代替人类的类似人类的自动化,能够基于某种程度的智能来执行许多功能。在教育领域,AI 提供了强大的教学工具,有助于提高教学质量。鉴于 AI 在教育领域的必然进步,本研究旨在根据各种人口统计因素调查教师的 AI 焦虑水平。为此,AI 焦虑量表被改编为土耳其语,这使得模型与数据很好地吻合,从而提高了结构效度。此外,量表的信度系数显示出教师对项目的回答具有一致性的有力证据。在社会技术盲点维度上,男女教师没有表现出任何显著差异。然而,在学习、工作替代、AI 配置维度和总体量表方面,女教师对 AI 的焦虑程度高于男教师。此外,根据教师的学位水平没有观察到差异。此外,教师的焦虑程度与教师的年龄和教学年限无关。
简介 该领域的一致研究表明,学生接受的日常课堂教学质量对他们的整体成绩有重大影响。所有学生都必须接受高质量、符合标准、符合年级水平的教学。因此,在教师实施课程时,他们应该有策略地、有意识地利用循证教学实践,帮助学生达到预期的学习成果。本节讨论的两种相互关联的循证教学实践包括显性教学和建模(De Smedt & Keer,2018 年;Hattie 等人,2021 年;Jayanthi 等人,2021 年;TNTP,2018 年)。显性教学是一种循序渐进的教学方法系统,教师在其中检查他们计划教授的各个元素并不断检查学生的理解程度。显性教学系统中的两种基本教学方法是直接教学和建模(Ashman,2021 年)。见下图 4.1。 图 4.1:显性教学和建模
目的:为梅西大学 Te Kunenga ki Pūrehuroa 的学生和教职员工提供有关在学生学业评估中使用生成人工智能软件(例如 ChatGPT、QuillBot、Google Translate 或其他机器生成的写作服务)的指导,并阐明人工智能与梅西大学评估手册和学生学术诚信政策的关系。在教学中采用合乎道德和负责任的技术使用(包括使用人工智能)与确保学术诚信作为大学所有学术工作(包括学习、教学和研究)的基本价值之间取得平衡。政策:评估是连贯教育体验不可或缺的组成部分,对整体教学质量至关重要。梅西大学评估手册阐述了评估的目的、目标和性质的一般方法,并为设计、开发和部署资源以支持学习评估(总结性评估)和学习评估(形成性评估)提供了基础。梅西大学评估手册指出评估有两个主要目的:
• 全面发展:认识、识别和培养学生的独特能力。 • 灵活性:学生选择自己的学习轨迹和课程。 • 多学科教育:跨科学、社会科学、人文、体育和艺术的教育不仅包括唱歌和绘画等科目,还包括化学和数学等“科学”领域、医学和工程等“专业”领域以及沟通、讨论和辩论等“软件技能”。 • 概念理解:培养学生的持久技能,包括批判性思维、培养专家思维、解决问题、团队合作、领导能力和沟通能力。 • 技术的使用:培养 SOE 独有的技术驱动型教学环境,以提高学习者的教学质量。 • 终身学习:为个人提供机会,使他们能够个人和职业发展。 • 专业教育:培养专业人士,包括公共目的的道德和重要性教育、学科教育和实践教育。它还集中涉及批判性和跨学科思维、讨论、辩论、研究和创新。• 公平和包容:在 SOE-DSU,所有学生都能够在教育和高质量教育方面茁壮成长。
关于在圣安德鲁斯研究天体物理学。能够在如此紧密而热情的环境中学习,这只会使我对星星的热爱更加强烈。教学质量一直很棒,所有讲师和导师都随时准备帮助理解。每个学生都受到我们的研究的重视和指导,我们也有一个强大的学生代表方案,使我们发表声音,以实现自己的学习变化。我在这里,通过课堂,社会生活和社会活动都结交了许多终身朋友。您会遇到来自许多不同背景的许多人,许多经验和观点聚集在一起。并且由于每个人都在同一条船上,所以与了解成为学生的忧虑和喜悦的人交谈总是很棒。学生的生活充满活力,总有一些可以找到自己的位置的东西。在物理学中,有传统的物理葡萄酒和奶酪之夜,或者有主食的Astrosoc,与热巧克力一起观察夜晚,这总是一个美好的时光!也总是有很多体育社会和社交活动来找到最好的放松方法。从社会和体育运动到大学的所有多样传统,在圣安德鲁斯学习是一种独特的经历,我很高兴能在我的生活中度过。”
摘要:本文系统地研究了郑州航空大学的研究生英语课程的生态教学模式的构建和实践,探索了其在大学英语教育中的应用和有效性。文献综述从生态系统理论的角度及其对教育的影响开始,分析了在国内和国际上对生态教学的相关理论。它提出了生态教学模式的基本原理,例如可持续性,互动性和整体主义。通过定性和定量研究方法的结合,设计了特定的教学实践方案,并通过数据收集和分析来评估生态教学模式的实施效果。这项研究发现,生态教学模式显着增强了学生的英语应用能力和学习动机,促进了教师与学生之间的互动,并建立了积极的学习生态环境。案例研究表明,在郑州航空大学实施生态教学时,教师根据学生反馈不断调整其教学策略,从而有效提高教学质量和学生满意度。本文总结了生态教学模式的实际价值并提出未来的研究方向,强调了生态学观点在外语教育领域的重要性及其潜在的政策含义。
随着社交互联网技术的持续发展,机器学习在不同行业中起着重要作用,当前的教育领域也正在体验从传统教学模式到数据驱动的智能教学模式的转变。在本文中,我们概述了机器学习和教育大数据分析在教育中应用的现状,讨论通用的机器学习算法和教育数据分析的关键技术,同时,分析了课程改革的问题和挑战,并阐明了机器学习和教育大量数据的潜力。此外,本文使用机器学习模型来分析学生的学习行为,还使用模型来进行个性化学习路径建议,智能的教学资源建议和其他方面。模型在实际教学活动中的应用效果通过实验研究部分证明了模型,并且通过数据分析验证了模型的有效性。最后,本文总结了研究结果,并强调了基于机器学习的大数据分析在促进教育个性化和提高教学质量方面的关键作用。本文的研究不仅为教育者提供了有关课程改革的新观点,而且还为教育决策者提供了有关数据驱动决策的参考,这有望促进更智能和个性化教育的方向发展教育的发展。
▪ 作为独立于地方政府的法人实体,学校信托(如大学和 NHS 信托)负有更广泛的公民责任,即在其服务的社区中推动公共教育。Hales Valley 已表明他们致力于为该地区的教育充足性和质量做出贡献。 ▪ 为所有员工创造一种高效的工作文化,以促进协作、抱负和支持。利用信托结构的灵活性为员工创造机会。认识到高质量教学的关键价值并倡导这一职业。 ▪ 鼓励并使所有员工能够通过循证专业发展和指导来建立自己的专业知识。 ▪ 建立一个创新而充满活力的专业人士社区,与学校和其他信托机构合作,开发和分享专业知识和循证实践。典型证据 • 教师保留率:离开公立学校系统的教师百分比 • 教师保留率:离开信托的教师百分比 • 领导保留率:离开公立学校系统的领导百分比 • 领导保留率:离开信托的领导百分比 • 教师经验:经验不足三年的教师百分比 • 持续专业发展:获得国家专业资格证书的教师百分比 • 持续专业发展:信托如何提高其员工队伍的质量,尤其是教学质量
在过去十年中,该大学改善了其研究生态系统,包括资金、伙伴关系和基础设施。研究经费大幅增加,主要来自竞争性拨款。2023 年,该大学从 179 项拨款中获得了 2950 万美元。相比之下,2015 年的数字是 28 项拨款中的 1200 万美元。该大学建立了新的尖端研究中心,包括西非传染性病原体细胞生物学中心 (WACCBIP) 和西非遗传医学中心 (WAGMC)。我们的研究中心为粮食安全、遗传学、病毒学、经济和社会发展等领域的创新做出了巨大贡献。自 2014-2024 战略计划开始以来,学生人数增加了一倍多,这给大学提供有利的生活和学习环境的能力带来了压力。该大学试图通过扩大其住宿和学术基础设施以及数字化教室空间等举措来满足不断增长的学生人数的需求。尽管做出了这些努力,但大学为符合条件的学生提供住宿的比例已从 2014 年的近一半下降到 2023 年的三分之一,这凸显出该领域仍存在挑战。除了支持教学和学习的物理基础设施外,大学还寻求提高教学质量。例如,学术质量保证理事会和新的教学和学习创新中心推出了改进教学方法的计划。考虑到大学及其毕业生必须在数字化驱动的世界中工作,大学仍然致力于在教学中采用技术。
摘要。将数字教育技术实施到学校体育学科(PE)已成为当代教育学的挑战性趋势。本文强调了PE中数字化的教学,认知和方法论方面的重要性。提出的研究检查了小学和中学对PE数字化的PE教师的态度。研究有三个目标:1。理论上 - 对所有国际和国家来源的评论,与将数字化将数字化引入体育教学的理论方面有关; 2。认知 - PE教师对PE数字化的态度作为学校学科的研究; 3。适用的A贡献提高对PE改进的重要性的认识。实证研究中使用的方法是描述方法,调查和缩放技术,问卷作为仪器和评估李克特型量表(DOUF/DEIP)。问卷由四个封闭问题和包含40个项目的规模组成。样本包括来自塞尔维亚的126位体育老师。获得的结果由用于统计数据处理的SPSS软件版本24计算。使用以下用于显示结果的统计参数:频率(F),百分比(%),算术平均值(M),标准偏差(SD),Pearson的卡方检验(χ2),t检验和ANOVA F检验。研究结果表明,体育教学正在进行数字化,并且教师对数字能力,技术以及数字教育与教学质量之间的联系,学童的学术成就以及教师的角色有积极的态度。