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引用本文：Thomas KF Chiu、Benjamin Luke Moorhouse、Ching Sing Chai 和 Murod Ismailov (2023)：教师支持和学生学习动机
摘要 随着人工智能 (AI) 技术的进步，它将不可避免地给课堂实践带来许多变化。然而，教育领域的人工智能研究与教学观点或教学方法的联系较弱，特别是在 K-12 教育领域。人工智能技术可能使有上进心和先进的学生受益。需要了解教师在课堂上使用人工智能技术调解和支持学生学习方面所起的作用。本研究使用自我决定理论作为支撑框架，调查教师支持如何调节学生专业知识对需求满足和使用人工智能技术学习的内在动机的影响。这项实验研究涉及 123 名 10 年级学生，并在实验中使用聊天机器人作为基于人工智能的技术。分析表明，使用聊天机器人学习的内在动机和能力取决于教师支持和学生专业知识（即自我调节学习和数字素养），教师支持更好地满足了关联性需求，而不太满足自主性需求。研究结果完善了我们对自我决定理论应用的理解，并扩展了人工智能应用和教学实践的教学和设计考虑。
在线教师发展计划（FDP）...
关于FDP：有关人工智能（AI）的教师开发计划（FDP），用于计算机视觉，医学成像和物联网应用程序将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识以及它如何适用于具有多个安全应用的医学成像和物联网技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，专注于使用AI和IoT进行医学成像，这有助于诊断，医疗保健，农业，零售和监视系统。AI通过基于面部识别，虹膜识别，指纹分析和语音识别的准确有效的身份验证方法，在计算机视觉中起关键作用。通过动手活动和现实世界的例子，与会者将获得实用技能，以有效地使用AI在教学和研究中使用不同的算法。在计划结束时，参与者将准备将AI工具整合到他们的工作中，提高他们通过现代技术来教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容：物联网体系结构，通信协议，计算机视觉简介，大数据分析，IIT，生物医学和医学图像分析应用程序。机器学习基础知识，使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法，神经网络和应用。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用。使用张量流/ Pytorch识别活动/生物识别。使用张量流/ Pytorch识别活动/生物识别。CNN架构用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现。AI/IOT用于医疗保健监测，精确农业，医学诊断，工业应用。用于生物医学成像，基于CT扫描/MRI的图像分析，眼底和医学图像分类的AI/ML。对象检测/跟踪算法（例如Yolo等），诸如UNET等分段算法等张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。使用Python/Matlab的动手会话。CV和AI算法在硬件平台上实现，例如Jetson Nano，TX2和Pynq等。主持此计划的教师：该计划将由Nit Warangal的教职员工进行；邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。注册费细节：教师和研究学者Rs.750/ - 行业参与者Rs.2250/ -
生成式人工智能的教师框架.docx
澳大利亚框架为我们的工作奠定了良好的基础，因为它全面地应对了 GAI 在教育领域带来的挑战和机遇。澳大利亚框架通过与教育工作者、行业专家和政策制定者等各种利益相关者的广泛合作而制定，提供了一套平衡且经过充分研究的原则。它强调道德考虑、包容性和与更广泛的教育目标的一致性，为我们适应和扩展提供了坚实的基础，确保我们的最终产品在高等教育背景下既相关又有效。
教师手册2023
或一个教育机构，Fac-ulty成员是基础。作为高标准教育机构的一部分，我们还坚定地认为，教职员工是建立成功的基本支柱。我们以极大的自豪和钦佩介绍了这本教师手册，这证明了我们著名的老师的非凡知识能力和推荐。我们将我们的教职员工置于高基座上。我们感谢他们坚定不移的承诺，无私的服务以及对教学和启发学生的持久热情，从而为更大的社会做出了贡献。在很短的时间内，我们的大学达到了非凡的里程碑，经历了教师招聘的快速增长，新部门的成立，建立学校，创新课程的引入，尖端课程的发展和学生招生。从一个部门的一个谦虚开始和2009年的八名学生开始，我们现在已经跨越了2,000大关，有28个部门在13所学校提供64个课程。这个
在线教师发展计划 (FDP) ...
和创业活动。关于 FDP：这项关于计算机视觉、医学成像和物联网应用的人工智能 (AI) 的教师发展计划 (FDP) 将帮助教育工作者和研究人员了解人工智能基础知识以及它如何应用于具有多种安全应用的医学成像和物联网技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，重点是将人工智能和物联网用于医学成像，这有助于诊断、医疗保健、农业、零售和监控系统。人工智能在计算机视觉中发挥着关键作用，它基于面部识别、虹膜识别、指纹分析和语音识别实现准确有效的身份验证方法。通过实践活动和现实世界的例子，与会者将获得在教学和研究中有效使用人工智能和不同算法的实用技能。到课程结束时，参与者将准备好将人工智能工具整合到他们的工作中，提高他们用现代技术教学和解决安全挑战的能力。这将使参与者受益，提高他们在这些关键领域的专业知识和教学能力。主要课程内容：•物联网架构、通信协议、计算机视觉简介、大数据分析、IIOT、生物医学和医学图像分析应用。•机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。•深度学习方法简介，以及基于DL的其他架构及其应用。•用于计算机视觉、生物识别和医学成像实现的CNN架构。•用于医疗监测、精准农业、医疗诊断、工业应用的AI/IoT。•用于生物医学成像、基于CT扫描/MRI的图像分析、眼底和医学图像分类的AI/ML。•对象检测/跟踪算法，如Yolo等，分割算法，如UNET等。•使用Tensor Flow/PyTorch进行活动/生物识别。•Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter和Colab的基础知识。•使用python/MATLAB进行数据预处理和数据可视化。•使用Python/MATLAB进行实践课程。 • 在 Jetson Nano、TX2 和 PYNQ 等硬件平台上实现 CV 和 AI 算法。 • 负责此课程的教师：该课程将由 NIT Warangal 的教师负责；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在该课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。注册费详情：教师和研究学者 750 卢比/- 行业参与者 2250 卢比/-
入学博士学位。计划 - 2024年8月 5天教师发展计划理论机器学习27-31，2024年5月
计算机科学与工程人工智能（AI）：负责的AI，AI安全性，优化算法；机器学习和深度学习：生物医学信号，农业领域，网络层/传输层中的异常检测，优化算法，位置预测；计算机视觉和图像处理：农业和医疗领域，语音，图像，信号；自然语言处理，LLM；数据分析，视频分析，大数据分析，社交网络分析；理论计算机科学；算法和图理论，可解释的AI（XAI）-Healthcare；分布式计算；边缘计算；云计算；计算范式的能源效率；新兴数据库；生物信息学和计算生物学；数据隐私和安全性，网络安全性，信息安全性，网络安全性中的ML，云数据安全性，量子计算和安全性，分布式计算安全性，硬件安全性，用于网络安全系统和内存的ML；软定义网络 - 安全性；区块链技术；数字取证和犯罪调查；密码学，量子密码学，应用加密，量子加密后，多方计算，差异隐私；智能运输和互联车辆，用于野生动植物和自然保护的数字技术；物联网；通信和信号处理；系统工程的优化；遥感应用；资源管理和日程安排，以进行未来的计算连续体； IRS辅助通信和空间调制中的检测和估计问题，增强物理层
教师的策略激励学生学习英语...
chusnaapriyanti@gmail.com摘要此研究旨在了解教师教授英语，来源和方法的策略，以使学生保持对学习英语的兴趣。这是描述性定量研究。数据是从91名初中学生那里获取的，他们在学校接受了各种学习策略的英语课程和2名英语老师，他们向这些学生教英语。受访者是SMPN 2 Pacitan的英语老师和VIII级学生。数据是从6月9日至2023年6月13日收集的。研究人员通过执行以下步骤来收集数据：确定哪所学校将用作研究站点，决定使用数据收集的方式，制作观察工具，收集数据以及通过Google表格和访谈形式提交观察结果。结果表明，大多数学生（100％）认为自己学习英语意义重大，所有英语老师还使用各种策略来教授和激励学生学习英语。64％的学生发现使用词汇记忆策略很容易，而36％的学生发现使用词汇记忆策略具有挑战性。大多数老师（99％）激励和支持学生学习英语。根据学生，有趣且适合学习英语的媒体或方法使用媒体为40％，使用技术的31％，使用记忆词汇的17％和使用其他方法的12％。关键字：教师策略，方法，英语课简介在访谈中，英语老师提供了各种提供英语课程的方法，例如听英语音乐，看英语电影，记忆和使用PowerPoint来提供课程。
综合教师教育课程
1。工程知识：应用数学，科学，工程基础知识和工程专业知识，以解决复杂的工程问题。2。问题分析：使用数学，自然科学和工程科学的第一原理，识别，制定，审查研究文献并分析复杂的工程问题，得出证实的结论。3。解决方案的设计/开发：用于复杂工程问题和设计系统组件或过程的设计解决方案，这些解决方案或流程满足了指定需求，并考虑了公共卫生和安全以及文化，社会和环境考虑因素。4。进行复杂问题的研究：使用基于研究的知识和研究方法，包括实验设计，数据分析和解释以及信息的综合以提供有效的结论。5。现代工具用法：创建，选择和应用适当的技术，资源和现代工程以及IT工具，包括对复杂工程活动的预测和建模，并了解局限性。6。工程师和社会：应用上下文知识所告知的推理来评估社会，健康，安全，法律和文化问题，以及与专业工程实践相关的随之而来的责任。7。环境与可持续性：了解专业工程解决方案在社会和环境环境中的影响，并证明了对可持续发展的知识和需求。8。道德：应用道德原则并承诺对职业道德，责任以及工程实践的规范。9。个人和团队合作：作为个人，以及在不同团队的成员或领导者以及多学科环境中的成员或领导者。10。沟通：与工程社区以及整个社会进行有效的复杂工程活动进行沟通，例如能够理解和撰写有效的报告和设计文档，进行有效的演讲，并给出清晰的指示。11。项目管理和金融：展示对工程和管理原则的知识和理解，并将其应用于团队的成员和领导者，以管理项目和多学科环境中的成员和领导者。12。终生学习：认识到在技术变革的最广泛背景下进行独立和终身学习的准备和能力。