162 Dr.M.Sayeekumar csthod@vcew.ac.in 9842444084 Dr.N.Magendiran Vivekanandha 女子工程学院 Elayampalayam, Tiruchengode, Namakkal - 637205, TamilNadu, 印度.泰米尔纳德邦下一代人工智能的创新设计思维策略
摘要学者和政策制定者应辩论气候变化教育的重点。但是,关于教师职位的实证研究,这场辩论仅在有限的程度上得知。基于对荷兰有19位经验丰富的中学教师的访谈,从传播到变革性,以及从工具到解放性的,有9个方向。教师通常认为知识是形成意见或做出决定的基础的重要知识。许多人想让学生意识到人为气候变化是事实,因为他们将其视为解决问题。但是,教师对可持续价值和行为的看法有所不同。一位老师提高了可持续价值,而五个教师只想通过间接转向来刺激可持续行为。大多数集中在良好的行为上,但许多老师仍然提供了激励措施。对教育中立性的信念起着主要作用。
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1964年成立的Tiruchirappalli国家理工学院是该国最佳的技术机构之一,在NIRF排名2022年的工程类别中排名第8。 nit Trichy有17个学术部门,并提供10个学士学位,40个硕士和17个博士学位课程。 这个58岁的研究所每年平均有2000名学生和约150名博士学位。 该研究所的信用近接近6500 sci索引文章,引用为1,00,000,H索引为105。 NIT Trichy拥有一个非常充满活力的校园,具有活跃的IPR牢房,初创企业和孵化中心,创新促进中心,最先进的研究实验室的推力地区卓越中心。1964年成立的Tiruchirappalli国家理工学院是该国最佳的技术机构之一,在NIRF排名2022年的工程类别中排名第8。nit Trichy有17个学术部门,并提供10个学士学位,40个硕士和17个博士学位课程。这个58岁的研究所每年平均有2000名学生和约150名博士学位。该研究所的信用近接近6500 sci索引文章,引用为1,00,000,H索引为105。NIT Trichy拥有一个非常充满活力的校园,具有活跃的IPR牢房,初创企业和孵化中心,创新促进中心,最先进的研究实验室的推力地区卓越中心。
一周的国家一级教师发展计划(FDP)关于1月29日至2024年2月2日计划的“人工智能多学科研究趋势(AI)和数据科学”。此FDP旨在使教职员工掌握遍历AI和数据科学景观所需的知识和技能,从而促进了在学术界的创新,协作和负责任的技术文化。
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
单元1向学生介绍数据和统计词汇。学生还将学习在现实世界中谈论数据。数据的可变性似乎暗示了有关数据分布的某些结论,但并非所有变化都是有意义的。统计数据使我们能够发展出对不确定性和变化的共同理解。在本单元中,学生将定义并表示分类和定量变量,描述和比较单变量数据的分布,并解释统计计算以评估有关单个数据点或样本的主张。学生还将开始应用正常分布模型,以介绍如何使用人群的理论模型来描述样本数据的某些分布。后来的单元将更充分地开发概率建模和推理。
摘要:计算思维涉及系统地解决问题,应用逻辑概念和算法的能力。在数学教学中,计算思维可以增强学生解决问题和逻辑推理的学习过程。思考这种情况,总体目标是研究计算思维如何在理论和实践中的职业和技术教育中对数学教师的初始和继续教育中表现出来。科学研究始于理论基础通过书目和探索性研究,在基础研究之后,我们将诊断性问卷应用于在在线申请上实施的混合调查表(开放和封闭问题)的教师,以供在线申请中实施,目的是在理论和实践方面识别数学老师的知识水平。作为教育产品理想化(PE)的理想化,一个名为“计算思想和数学教学的网站:从对模式的识别到问题的抽象”,在该网站上,我们根据Kaplún的主题Axes(2002,2003)和根据Zabala典型的典型学评估了基于Kaplún的主题轴(1988年)的结构。为了评估教育产品的教学潜力,在其在该基因座的应用中有必要与IFPB数学老师JoãoPessoaCampus一起,这是通过评估标题工具对研究人员进行系统的观察,考虑到参与教师的所有观察结果。通过诊断研究获得的结果揭示了数学教师的不安全感,以及某些教师在什么是什么以及如何将计算思维应用于解决数学问题时的不理解。通过评估教师考虑的教育产品评估教育产品的考虑因素是教育产品作为适用于教学过程(教师的教学工具,具有方法论和评估工具的教学工具)的相关性和学习方法(建构主义方法)(一种建构主义方法),在该方法中,学生在学习含义时会在学习时具有与之相关的意义)。我们得出的结论是,在教育产品的杰出性中,我们旨在为数学教师的培训做出贡献,无论是从专业和技术教育还是常规教育,因为它适用。以及旨在提出将计算整合到学校课程中的研究,在其教学方法中得到完善,并指出教师继续教育的替代方法。
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。