音乐在支持认知和情感发展中的作用越来越多地认可。本文研究了结构化音乐计划对高等教育学生中认知能力(例如记忆,注意力和解决问题)以及情感健康(包括压力管理和自我意识)的影响。使用比较研究设计,研究研究了来自常规音乐活动或没有正式音乐曝光的各种学术领域的学生。定量评估衡量认知功能的改善,而定性反馈则捕捉了参与者在情绪增长和压力弹性方面的经验。的调查结果表明,从事常规音乐活动的学生表现出明显的认知和情感上的好处,包括增强记忆力保留,更大的情绪调节和改善的学术动机。该研究得出结论,将音乐纳入高等教育课程可以成为整体学生发展的宝贵工具,支持学业成绩和个人福祉。为教育机构提供了建议,考虑了基于音乐的干预措施以增强学生的成绩。关键词:音乐教育;认知发展;情感幸福;高等教育;学生参与
简介:学习分析(LA)已成为医学教育的有效工具,为学习者提供了数据驱动的见解和个性化的支持。这项系统评价旨在详细概述医学教育中洛杉矶当前状态,探索其应用,收益,挑战和未来的方向。方法:该研究是作为对医学教育中学习分析(LA)的系统综述进行的。2023年6月在以下数据库中进行了全面的搜索:ProQuest,Scopus,Eric,Science,PubMed和ScienceDirect,没有出版日期的限制。搜索产生了总共1095个记录,这些记录在删除重复项后进行了筛选,留下了552个标题进行审查。排除无关的文章后,选择了12项研究进行合成。结果:出现了LA应用程序的四个关键类别:课程评估,学习者绩效分析,学习者的反馈和支持以及学习成果评估。发现的综合强调了LA的潜力,可以增强学习经验,确定高风险学习者并改善形成性评估实践。但是,道德和隐私涉及的关注关注弥合研究和实践之间的差距。结论:这篇综述提出了一种在医学教育中利用洛杉矶的协作和思想的方法。平衡数据驱动的见解与有效,道德和以人为本的教学实践至关重要。解决这些问题可以确保将洛杉矶集成到医学教育中,从而在维护核心价值的同时促进其变革潜力。
提案:新课程,添加HDFS,BS的核心要求 - 增加3CR的总信用小时,您将找到必要的文档,概述提案详细信息。该计划的修订已得到人类发展和家庭科学教师的批准。还获得了人类科学系本科课程委员会成员的批准和批准。没有负面的预算含义,执行此计划修订必需的额外资金或人力资源也没有。因此,我支持所附文件中概述的拟议的修订。如果您有任何疑问或需要其他信息,请随时与我联系。真诚,
312.704.5300 www.jrcert.org 2025 年 1 月 21 日 Justin Hoggard,教育学博士 校长 海岸弯学院 3800 Charco Road Beeville, TX 78102 主题:项目编号 0559 之前的认证状态:试用期 最近一次现场访问:2021 年 10 月 亲爱的 Hoggard 博士: 在审查了要求的补充进度报告、实质性变更(即从学期改为季度学期)和正当理由延期请求(即由于关键人员变动和不符合学生成绩/成功目标而延长合规时间)后,2025 年 1 月 14 日的放射技术教育联合审查委员会 (JRCERT) 会议审议了海岸弯学院主办的副学士学位放射学课程的持续认证状态。 JRCERT 是唯一获得美国教育部 (USDE) 和高等教育认证委员会 (CHEA) 认可的机构,可认证传统和远程授课的放射学、放射治疗、磁共振和医学剂量学教育课程。JRCERT 授予的专业认证通过提供同行评估和向公众保证放射科学领域的优质专业教育,为机构提供了重要价值。该计划根据《放射学认证教育计划标准》(2021) 进行评估。JRCERT 采取了以下行动:
社会工作教育委员会 (CSWE) 为经认证的专业课程中的社会工作学生确定了九项核心能力。德克萨斯州立大学社会工作学院遵循这些能力和实践行为,以指导在实地实习中完成的活动并评估社会工作学生在实现能力方面的进展。实地教育学习计划确定了支持学生发展专业社会工作实践的实地实习活动,并为实地评估中概述的学生能力水平评估提供信息。这是一份工作文件,用于指导学生在实地实习中的实习活动。教育学习计划由学生、实地指导老师和/或任务主管(如适用)共同制定,为专业实践能力的开发和展示提供基础。参与这些活动将为学生最终实地评估中的能力评级提供支持证据。现场联络员可根据需要提供支持此计划的制定。这些社会工作实践活动针对具体地点,并根据个人情况进行,旨在促进学生的成功职业发展。期望学生拥有各种体验,以便通过可观察的行为(亲自或远程)对他们进行评估。学生在实现社会工作实践行为方面的进展将通过最终评估进行评估,以展示学生在社会工作实践中应用知识、价值观、技能以及认知和情感过程的熟练程度。
哈立德·哈拉斯(Khaled Harras)博士是卡塔尔(Carnegie Melon University)的卡内基瓜大学(Carnegie Melon University)的高级院长和计算机科学教授。他还是Hamad Bin Jassim CS教育中心的主任,也是那里的Networking Systems Lab(NSL)的创始人/主任。在学术上,在过去的二十年中,他一直在挑战和机会性网络,传感器网络,无人驾驶汽车(UAV),普遍存在和普遍的系统,边缘/雾计算和联合学习领域的各种系统领域工作。他还在无线和移动网络测量领域,构建实际系统和测试台的领域以及基于真实数据的设计和实施框架方面具有专业知识。Harras博士在许多国际著名的期刊,会议和讲习班以及4项美国专利中拥有150多家指导出版物。 与他的研究小组一起,他两次获得了全国最佳计算研究奖,获得了两个最佳纸质奖项,他的作品在网上在线介绍了各种场所,例如MIT Tech Review和Tech The Future。 迄今为止,他一直参与或管理超过500万美元的研究赠款,并监督了45名以上的不同人员,包括本科生和研究生,博士后研究人员和研究工程师。 他是ACM和IEEE的高级成员。 在学术界之外,Harras博士曾在Citrix Systems在技术行业工作,并与Intel,Lockheed Martin和NASA的Jet Propulsion Lab(JPL)密切合作。 并发会议A(12:00 - 12:40 PM)Harras博士在许多国际著名的期刊,会议和讲习班以及4项美国专利中拥有150多家指导出版物。与他的研究小组一起,他两次获得了全国最佳计算研究奖,获得了两个最佳纸质奖项,他的作品在网上在线介绍了各种场所,例如MIT Tech Review和Tech The Future。迄今为止,他一直参与或管理超过500万美元的研究赠款,并监督了45名以上的不同人员,包括本科生和研究生,博士后研究人员和研究工程师。他是ACM和IEEE的高级成员。在学术界之外,Harras博士曾在Citrix Systems在技术行业工作,并与Intel,Lockheed Martin和NASA的Jet Propulsion Lab(JPL)密切合作。并发会议A(12:00 - 12:40 PM)他还曾担任ICT部长的顾问,以及卡塔尔计算与研究所(QCRI)的高级系统科学家。标题:深度学习时代的浅思维:对高等教育演变的思考:在这次演讲中,哈立德博士将迅速穿越高级ED的演变,从其在个性化的,一对一的指导中到当今的大型,广义教室。这种转变是在工业革命对熟练劳动力的需求的推动下,导致了一种普遍的标准教育方法。这些广义方法通常会导致低于PAR的学习,这是由于学生背景,经验和学习步伐的巨大差异。在过去的几十年中,技术革命一直在努力解决这些缺点。互联网已经使知识的访问民主化,MOOC提供了可扩展的教学解决方案,现在AI承诺通过可扩展的个性化学习为我们带来完整的圈子。但是,我们当前的背景使我们在高级ED的挑战和机遇方面使我们处于前所未有的关键时刻。尽管AI和Tech创造了大量的学习机会,但通常是由于他们,学生正在寻求知识获取的捷径,但他们的时间已成为引起关注的战场,并且他们受到了指数的干扰,破坏了深厚,有意义的学习。为了解决这个问题,我们必须重新定义作为AI时代的教育者的角色。通过发展成为“知识教练”,我们可以确保我们的学生有能力浏览现代世界的复杂性。Khaled博士将分享关于我们如何在维持高等教育学习的核心目标的同时拥抱所需变革的核心目标之间取得微妙的平衡的想法。 我们的行动将影响教育的未来,并确定我们是在学生中培养浅层思维还是真正的深度学习。Khaled博士将分享关于我们如何在维持高等教育学习的核心目标的同时拥抱所需变革的核心目标之间取得微妙的平衡的想法。我们的行动将影响教育的未来,并确定我们是在学生中培养浅层思维还是真正的深度学习。
建议学生在完成课程要求中提交的工作副本(即作业,实验室报告,项目报告,测试文件,考试文件等)可以由教师和/或部门保留,以进行学生评估和评分,并支持每个工程计划的持续认证。该材料应按照大学的知识产权政策以及《信息自由和保护隐私法》(Manitoba)的隐私规定进行处理。不希望保留工作的学生必须以书面形式告知部门负责人。
让我们从教育领域中有时会用到的一个术语开始:“深度学习”。它代表有意义的学习,与人类的表面学习和死记硬背学习 [2] 相对。人工智能中的“深度学习”是一种模仿人脑工作方式处理大数据以用于预测和决策的方法 [3]。它的结果对我们的生活产生了几年前无法预见的影响。我们大多数人很可能已经在不知不觉中每天使用深度学习模型。每次我们使用互联网搜索引擎、社交媒体网站上的人脸识别系统、翻译系统或智能设备的语音界面时,几乎肯定会使用深度学习模型。因此,深度学习可以被视为机器学习子领域中最强大、增长最快的人工智能应用之一。
摘要 近几十年来,人工智能(AI)已扩展到前所未有的规模,渗透到包括教育在内的广阔领域。关于将人工智能纳入大学教育的实用性的辩论,以及随之而来的机遇和挑战,引起了当前研究议程的关注。在罗马尼亚高等教育层面有效利用人工智能优势,在很大程度上取决于特定的知识、能力和能力,甚至系统适应这种动态环境的能力。因此,我们研究的目标是确定罗马尼亚高等教育特定数字学习环境所需的技能,以鼓励学生作为教育法案的受益者采用人工智能技术。因此,我们的方法包括将结构方程模型应用于基于针对高等经济教育本科生的问卷收集的原始数据集。研究结果强调,学生采用人工智能应用程序的意愿直接取决于感知有用性、对这些技术的态度、感知享乐价值、预期表现或兼容性程度等因素,而应用程序的交互性也具有重要但间接的影响。