锻炼家庭作业学生将在整个学期中进行四项课堂运动活动。每个练习都会引入主题,每个学生将独立进行一系列课堂上的练习。GTA将为学生提供一些技术帮助,但是学生参与的一部分也适用于学生同伴的帮助。学生将通过对主题和中级级别的应用程序处理该主题和经验的一般理解。练习作业将通过让学生通过独立阅读来扩展对每个主题的理解,以完成课堂外的高级应用程序处理。在所有四个练习中,结果以及有关如何生成结果的记录都必须提交给画布。
澳大利亚体育教练发展研究所(Austrualian Sport Coach Development Team)承认来自各个国家的所有原住民和托雷斯海峡岛民人民,这些国家组成了这个惊人的大陆,我们现在称为澳大利亚,并向这些土地的过去,现在和新兴的长者致以尊重。在整个策略中,我们致力于尊重原住民的文化和精神关系,并认识到原住民和托雷斯海峡岛民对澳大利亚体育系统所做的杰出贡献。
概述描述情感教练是一种方法,它使孩子能够通过支持他们的不同情绪来管理自己的行为。它源于以下事实:行为受到情感的影响,并且是一种与孩子互动的特定方式,可以为他们提供情感的语言。该方法是由Gottman(1996)开发的,他探索了不同的育儿风格,发现父母对孩子情绪的看法会影响父母的方式。没有机会与主要照顾者建立安全的纽带的孩子有时是由于创伤性的早期经历,通常无法调节压力,并且需要一个能够与他们共同调节的成年人。共同调节是当成年人与孩子互动以提供养育和安全的关系(孩子经常尚未经历)并建模自我调节技能时。情感教练是当下处理行为的实用方法。它涉及:
迷幻药产生其作用的特定机制尚未完全理解。但是,一些研究表明它们增强了神经可塑性,这是大脑适应和改变经验的能力(Grieco等,2022)。迷幻药还可以减少默认模式网络(DMN)的活性,这是一组大脑区域,当从事自指思维和自省时,它们是活跃的。根据Rebus(在迷幻药下的宽松信念)假设,DMN中央皮质节点的时间同步使高级信念在我们持续的经验中的预测功能中的精确度(Carhart-Harris&Friston,2019年)。结果,信念层次结构被扁平化,并自上而下地抑制了高级信念,从而导致所谓的无政府状态大脑。
atastrophic与运动相关的伤害发生时,当Indiminals维持临时或永久性功能残疾或运动参与导致的死亡时。1这些可能包括内部器官的伤害,突然的心脏骤停(SCA),创伤性脑损伤(TBI),外部热中风,与镰状细胞性状相关的劳累崩溃等等。2自1982 - 1983学年以来,国家灾难性运动损伤研究中心在高中和大学运动员中记录了3000多个与运动有关的灾难性的Inju。1然而,这些数据不包括由青年,俱乐部,娱乐性或非打结尾的运动活动所维持的灾难性的运动相关性,因此可能不会捕获与参与者数量最多的运动水平的所有灾难性伤害。因此,这些数据可能仅代表了此期间发生的灾难性伤害的一部分。捕获和监测核心损伤数据具有挑战性,因此在现有文献中有限。在高中和大学体育,足球,篮球,田径和竞技场,摔跤,Soccer和棒球中,与灾难性运动相关的伤害率最高。1运动参与期间或导致的死亡原因是SCA,TBI和劳纳热中风。1脊髓损伤造成了大量非致命性灾难性伤害。41尽管各种预防努力已经确定了处于危险的人口,并降低了这些疾病的相对风险,但3当这些紧急情况发生时,现场医疗保健专家必须立即识别并执行救生程序,以最大程度地降低生存机会并有效地降低发病率和死亡率。
健身教练的成就证书旨在为学生准备在健身培训领域担任私人教练/讲师和小组健身教练。证书中提供的课程是为学生准备参加全国认可的健身组织的准备,并将为运动机能学领域提供坚实的基础。成功完成生物7A和BIO 7B的学生可以将他们代替Bio 50。
摘要:当前的研究调查了社会机器人通过评估其生理反应来促进大学生的压力管理干预措施的有效性。我们收集了脑电图(EEG)大脑活动和电流皮肤反应(GSR),以及来自两组学生的自我报告的问卷,他们使用社交机器人或笔记本电脑进行了深呼吸运动。从GSR信号中,我们在整个干预过程中获得了参与者的唤醒水平的变化,并且从EEG信号中,我们使用额叶α不对称的神经计量学(FAA)提取了他们的情绪价值变化。两组之间对压力和用户经验的主观看法没有显着差异,但生理信号揭示了通过唤醒 - 价模型评估的情绪反应的差异。笔记本电脑组倾向于显示唤醒水平的降低,在某些情况下,伴随着负价,表明无聊或缺乏兴趣。另一方面,机器人组显示了两种模式。一些人表现出唤醒的减少,表明镇静和放松,而另一些人则表现出唤醒的增加,而正价被解释为兴奋。这些发现为社会机器人的影响提供了有趣的见解,因为心理福祉教练对学生的情绪,尤其是在新颖效果的情况下。此外,它们为生理信号的功效提供了证据,作为对HRI环境中用户体验的客观和可靠的衡量。
本文展示了使用 Mediapipe 框架实现的 AI 个性化健身房姿势矫正器。如今,健身房和锻炼越来越受欢迎,考虑到这一点,保持正确的姿势对于避免受伤和最大限度地提高锻炼效果至关重要。但是,在没有任何帮助或反馈的情况下保持正确的姿势对任何人来说都是一项挑战。为了解决这个问题,我们的项目提供了一种解决方案,将人工智能和计算机视觉技术应用到现实世界的解决方案中。计算机视觉等技术将对锻炼姿势提供实时反馈。我们将使用 Mediapipe 库分析身体关键点,我们的系统可以准确检测和评估与正确姿势的偏差,根据每个人独特的体格提供个性化的矫正指导。通过大规模测试和与现有方法的比较来评估所提出系统的效率,从而有望通过推广更安全、更有效的锻炼来彻底改变健身行业。
数字技术教练 (DTC) 通常支持教师将技术融入课堂和教学计划,并提供持续的员工发展。为了提高效率,教练往往具有特定的教学指导特征和教育指导能力。我们调查了这些特征和能力是否适用于有效的 DTC,同时观察了他们的技术熟练程度、他们与其他教育工作者的互动以及他们为教师专业学习 (PL) 过程提供支持的方式。三位 DTC 带领来自同一学区的 80 多名 K-12 教师参加课堂辅导课程、协作计划会议、PL 课程和会议演示。按照通用定性方法,分析了多种数据源,包括实地笔记、人工制品和转录访谈。通过检查详细说明他们的角色及其对教师同事学习的影响的数据,很明显这些 DTC 具备有效教学教练的特征和能力。重要的是,这项研究通过记录这些特征和能力不仅对教学教练,而且对 DTC 的适用性,阐明他们的作用,并解释他们对教师 PL 的影响,丰富了有关有效教练的文献。