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World File Search System教育学
神经教育学和神经影像学
本研究基于以下假设：国内外神经教育学信息匮乏，有足够多的证据表明需要对神经教育学进行概念化。因此，总体目标是分析神经教育、神经教学法、教师培训和神经教育学之间的关系。数据收集采用 27 项临时李克特量表问卷进行，可靠（Cronbach's Alpha，.973），并通过探索性因子分析（KMO（.843）、Bartlett（Sign.000）、决定因素（9.416E-19））验证其内容和结构。研究样本是从西班牙、巴拉圭、厄瓜多尔、巴西和墨西哥的大学教师中随意选择的，共有 1264 名参与者。研究设计是非实验性的、描述性的、解释性的、相关的和基于回归的。结果表明，教育学的未来必须包括神经教育学，这证明了：1) 神经教育学需要神经教育知识；2) 将神经教学法理解为神经教育学的实际应用；3) 神经定位和神经教育组织的重要性；4) 需要培训培训师。所有这些都得到了神经成像示例的强化，这些示例证明了神经教育学和神经教育学教师培训的必要性。
用于提高高等教育学习能力的可穿戴传感器
摘要：可穿戴传感器传统上用于测量和监测人体生命体征，以实现健康和医疗保健应用。然而，人们越来越有兴趣使用和部署这些技术来促进教学和学习，特别是在高等教育环境中。因此，本文的目的是系统地回顾用于加强高等教育工程课程教学和传授的各种可穿戴设备。此外，我们根据这些设备在人体上的佩戴位置比较了它们的优缺点。根据我们的调查，用于增强学习的可穿戴设备主要佩戴在头部（例如眼镜）、手腕（例如手表）和胸部（例如心电图贴片）。事实上，在这些位置中，头戴式设备可以让学生更好地参与学习材料，提高学生的注意力以及更高的空间和视觉意识。我们确定了研究问题并讨论了研究的纳入和排除标准，以介绍研究人员在实施学习技术以增强工程教育方面面临的挑战。此外，我们还就使用可穿戴设备改善高等教育工程课程的教学和学习提出了建议。
积极学校心理学杂志 http://journalppw.com 2022 年第 6 卷第 5 期，2371 – 2378 人工智能对高等教育学习质量和实践的影响
本研究提供了研究背景，并记下了研究中要探讨的主要研究问题和研究目标。人工智能有助于培养组织发展所需的专业和个人技能。学习系统使用这种技术根据学生的需要提高学生的效率和生产力。在 Covid 和后 Covid 时期，在线学习已成为继续教育和技能发展的最重要教育媒介之一。它通过提高思维质量来培养学生的解决问题的能力。本研究采用了一种次要的定性方法，借助现有的重要且经过同行评审的文章来发展知识。通过审查研究过程中包含的文章质量来开发主题分析，以检查人工智能在高等教育中的重要性。
职业教育学院（SVE）
1。B. VOC。在农业中2。B. VOC。汽车服务技术3。B. VOC。汽车制造技术4.B. VOC。银行金融服务保险5。B. VOC。工业工具制造中的6。B. VOC。机电一体化技术7。B. VOC。生产技术8。B. VOC。在儿童保护中9。B. VOC。早期儿童发展10。B. VOC。电子制造服务11。B. VOC。在办公室自动化12.B. VOC。在制冷和空调中13。B. VOC。医学成像技术14。B. VOC。医疗实验室技术15。B. VOC。在验光中16。B. VOC。透析技术17。B. VOC。在患者护理管理中18。B. VOC。旅行与旅游业19。B. VOC。酒店管理中的20。B. VOC。在酒店管理中21。B. VOC。软件开发22。B. VOC。药品制造业23。B. VOC。制造技术（药物化学）24。B. VOC。销售与营销25。B. VOC。操作26。B. VOC。在图形和多媒体中27。B. VOC。新闻业28。B. VOC。在可再生能源技术新闻New B.Voc。学年的计划
人工智能教育学习平台架构
现今，信息技术已融入我们的生活活动，它不仅影响各级教学方法，也影响每位教师适应数字时代的教学风格。因此，应为所有教师创建标准化平台，以有效地服务于未来的教育政策。本研究旨在综合和开发教育人工智能学习平台的框架并评估该框架的适用性。研究分为三个阶段：1）利用人工智能（AI）综合智能学习平台，2）开发教育人工智能学习平台的框架，3）由15位专家评估该框架的适用性。结果发现，教育人工智能学习平台框架的适用性评估非常好。结果表明，该框架可以开发一个为向数字时代转型做准备的学习平台。
教育学院课程计划模板
反思：（3d、e；4a）描述您使用罗尔夫反思模型检查本课评估结果后学到了什么：什么——评估结果告诉您有关本课学生学习和成绩的哪些信息？课程规划和授课的哪些方面影响了学生成绩？
推荐引用 推荐引用 Dalgarno, Barney J, 3D 环境的特征及其对空间学习的潜在贡献，博士论文，教育学院，伍伦贡大学，2004 年。http://ro.uow.edu.au/theses/214
参考文献................................................................................................................387 附录.................................................................................................................401 附录 A.虚拟实验室中包含的实验室结构和设备.......................................................................................401 附录 B.试点研究培训任务.................................................................................403 附录 C. 试点研究虚拟实验室任务工作表.......................................................406 附录 D. 试点研究实验室手动任务工作表.......................................................410 附录 E. 试点研究测试....................................................................................................413 附录 F. 试点研究问卷....................................................................................422 附录 G. 试点研究信息声明和同意书.....................................................................431 附录 H. 调查 1 用户控制命令摘要.....................................................................437 附录 I.调查 1 任务工作表.....................................................................................439 附录 J.调查 1 测试.....................................................................................441 附录 K. 调查 1 信息声明和同意书表格....................450 附录 L. 调查 2 用户控制命令摘要和练习.......................................................................................................................457 附录 M. 调查 2 用户控制任务工作表.....................................................................................460 附录 N. 调查 2 动态视图和静态视图任务工作表.......................................................................463 附录 O.调查 2 测试.........................................................................................................466 附录 P. 调查 2 实验室任务观察笔记....................................................................................473 附录 Q.调查 2 问卷.............................................................................................476 附录 R. 调查 2 信息声明和同意书....................................................................................479 附录 S. CD-ROM 内容和安装说明.....................................................................................483 附录 T. VRML 原型.....................................................................................................484
继续教育学院的教育技术
Edge Foundation 最新的《技能短缺公报》说明了英国劳动力市场的变化，其中相当一部分工人从事的职业面临自动化风险（Edge Foundation，2020a）。最近的研究揭示了全球数字技能差距。世界经济论坛《就业未来》报告（2018 年）指出，“鉴于新技术和趋势浪潮颠覆了商业模式，工人和机器之间的分工不断变化，改变了当前的工作概况，接受本报告调查的绝大多数雇主预计，到 2022 年，完成大多数工作所需的技能将发生重大变化”（第 12 页）。正如我们今天所看到的，这场大流行在许多方面加速了这种转变。Edge Foundation 于 6 月发布了一份 Covid-19 公报，总结了整个大流行期间进行的研究，证明了封锁对教育的早期影响。证据表明，大流行
人工智能：高等教育学生
Hamis Juma 先生 摘要 人工智能 (AI) 技术正在使 ICT 设备通过使用实时数据像人类一样解决认知任务。数字技术的如此巨大飞跃改变了人们的学习方式。在这项研究中，我们向高等教育机构的一群学习者探讨了他们对教育中人工智能的理解和知识。该研究采用调查问卷来收集学生的数据，并使用描述性统计数据进行分析。作为行动研究过程的一部分，收集和分析了数据，以便在课堂上部署人工智能学习工具。研究结果表明，学生可以使用能够集成人工智能技术的智能设备，但是，他们并没有将它们用于学习目的。此外，学习者对人工智能知之甚少，尽管他们知道人工智能技术的存在。此外，研究结果还表明，学生们强调人工智能在教育中的重要性，并准备在学习和教学过程中使用它，但是，他们几乎不相信人工智能会被用来评估他们的学业成绩。关键词：人工智能、主动学习、教师教育、高等教育背景人工智能 (AI) 技术改变了学习者在各种教育环境中与教学活动互动的方式。学习已从教师主导转变为与 AI 设备的互动，学习者不再局限于传统教室 (Chassignol 等人，2018)。AI 通过在分析学生的优势和劣势后为个别学生提供个性化课程内容，使内容具有适应性，成功地消除了千篇一律的教育。学习中的 AI 技术可立即提供建设性反馈，指导学习者如何缩小从已知到应有的知识差距 (Klutka 等人，2018 年；W. Lynch，2017 年；Martin，2018 年)。一个很好的例子是 Pearson (2019) 产品 MyLab，它通过突出显示学习者的错误、对其进行评估并提供建议并根据表现水平个性化活动，使学习变得轻松。此外，eSchool 在其工作中预测，到 2021 年，非洲国家在教学中使用人工智能技术的比例将增加 50%。这一增长将使教师和学习者能够在课堂上与人工智能技术互动。鉴于人工智能在当前技能经济中的必要性，Maribe 和 Twum-Darko (2015) 断言，教育机构采用该技术进行有效教学至关重要