学习催化剂 2.4。合作者 教师花时间与同事和学生合作,以改进实践、发现和分享资源和想法并解决问题。教师: 2.4.a。专门规划时间与同事合作,创造利用技术的真实学习体验。2.4.b。与学生合作和共同学习,以发现和使用新的数字资源并诊断和排除技术问题。2.4.c。使用协作工具,通过与本地和全球的专家、团队和学生进行虚拟互动,扩展学生真实的现实世界学习体验。2.4.d。在与学生、家长和同事交流时展现文化能力,并作为学生学习的合作者与他们互动。
2.2.第二部分包括以下内容:A 部分包含专业培训标准 (STS),包括职责、任务和技术参考,以支持培训,包括 AETC 进行的培训、核心和驻地培训 (HST) 任务、部署/UTC 任务和函授课程要求。B 部分包含课程目标列表 (COL) 和培训标准,以确定飞行员培训要求。C 部分确定可用的支持材料和(开发时)资格培训计划 (QTP) 以支持熟练度培训。D 部分确定课程培训索引。E 部分确定 MAJCOM 独特的培训要求。在单位级别,主管和培训师将使用第二部分来确定、计划和开展与该计划总体目标相称的培训。
工作组:教育数字图书馆:Leonid Kalinichenko — 协调作者(俄罗斯科学院信息学问题研究所,俄罗斯联邦)Daniel Atkins(美国密歇根大学)Edward Fox(美国弗吉尼亚理工学院暨州立大学)David Fulker(美国科罗拉多州博尔德大气研究中心)Yannis Ioannidis(希腊雅典大学)Stephan Kornig(德国达姆施塔特工业大学)Bertram Ludascher(美国加利福尼亚大学圣地亚哥超级计算中心)Mary Marlino(美国科罗拉多州博尔德大气研究中心)Pasquale Savino(意大利比萨国家研究委员会信息设计研究所)Narasimhiah Seshagiri(印度班加罗尔超级计算机教育与研究中心)Tamara R. Sumner(美国科罗拉多大学博尔德分校) Alexey Ushakov(美国加州大学圣巴巴拉分校) Michael Wright(美国科罗拉多州博尔德大学大气研究公司)
本简报是世界银行拉丁美洲和加勒比地区教育全球实践的成果,是教育数字创新系列的一部分。本简报由 Ezequiel Molina(高级经济学家)、Cristobal Cobo(高级教育专家)、Helena Rovner(高级教育专家)和 Jasmine Pineda(教育顾问)在 Emanuela di Gropello(拉丁美洲和加勒比地区教育实践经理)的指导下编写。其他贡献者包括 Gregory Elacqua(美洲开发银行首席经济学家)、Eugenio Severin(Tu Clase Tu País 执行董事)、Cynthia McMurry(TeachFX 首席运营官)、Ana Elisa Luna Barros(世界银行拉美和加勒比地区对外事务实践经理)、Ruth Idalina Gonzalez Llamas(世界银行高级对外事务官员)、Analia Martinez(世界银行对外事务官员)、Leandro Hernandez(世界银行对外事务顾问)、Marjorie Delgado(世界银行对外事务顾问)、Carlos Alberto Cortes Galavis(世界银行对外事务顾问)和 Claudia Patricia Pacheco Florez(世界银行高级项目助理)。Manuel González(Utopix Studio)设计了本报告。
2.2. 第二部分包括以下内容:A 部分确定专业培训标准 (STS),包括职责、任务和支持培训的技术参考;空军教育和训练司令部 (AETC) 进行的培训;战时课程要求;核心任务;以及函授课程要求。B 部分包含课程目标列表和培训标准,主管人员用来确定飞行员是否满足培训要求。C 部分确定可用的支持材料。一个例子是为支持熟练度培训而开发的资格培训包 (QTP)。这些 QTP 包在 AFIND8(专业教育培训出版物数字索引)中确定。D 部分确定培训课程索引,主管人员用来确定可用于支持培训的资源;这里包括必修和选修课程。E 部分确定 MAJCOM 独特的培训要求,主管人员用来确定 MAJCOM 独有的其他培训要求。
使用生成式人工智能的聊天机器人不仅可以在课间或课后回答学生的问题,还可以通过使用对话式人工智能,回答家长向教师或学区提出的问题。同样,它们还可以主动向家长通报情况。最近的一个例子是洛杉矶联合公立学校区推出了人工智能聊天机器人学生顾问 Ed,它可以向家长通报孩子的成绩、考试结果和出勤情况。在学校或学区范围内,人工智能系统可以以高度个性化的方式自动发送有关活动、公交时刻表和其他任务的消息。系统不会向所有人发送一封电子邮件或短信,而是确保家长和学生只收到与他们相关的信息。
摘要 近期围绕人工智能 (AI) 的夸大其词影响了我们正确考虑这项技术的持久教育影响的能力。本文概述了一些关键问题和担忧,这些问题和担忧需要在未来围绕 AI 的教育讨论中更加突出。其中包括:(i) 教育过程和实践的统计建模和计算方式有限;(ii) 人工智能技术有可能对少数族裔学生造成社会危害;(iii) 重组教育以使其更“机器可读”而造成的损失;以及 (iv) 数据密集型和设备密集型人工智能的生态和环境成本。本文最后呼吁放慢并重新调整当前围绕人工智能和教育的讨论——更多地关注权力、抵抗和重新构想教育人工智能的可能性问题,使其更加公平和有利于教育。
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由于您的 PC 能够从云端卸载工作负载,因此它可以决定每个工作负载的处理位置,以便为您提供最佳性能。中央处理器 (CPU) 响应速度快,非常适合处理不需要太多计算能力的小型工作负载。图形处理器 (GPU) 专门处理需要高吞吐量的大型工作负载,并且可以在并行路径上处理多个任务。神经处理单元 (NPU) 非常适合并行任务和对功率敏感的工作负载,并且可以帮助节省能源。