亚利桑那州CTE专业技能与CTE技术计划标准集成在一起。专业技能专栏映射到标准测量标准和核心行动。标题始于专家/领导者,并晋升为新手权。满足基础技能后,教师应使用专栏来帮助衡量学生的进步。高中生应努力在毕业前提高熟练程度或更高的能力。
教师因素涵盖了教师的认知和情感特征,这些特征可能会影响他们的教学功效。语言教师的免疫力是决定教师在其环境中的心理健康的情感因素之一。本研究努力列出新手中的因素,并经验丰富的EFL教师的教师免疫哲学。为此,首先,研究人员使用便利抽样选择了62位EFL教师,其中包括38名新手和24位经验丰富的老师在Tabriz(伊朗)的十个著名语言学院(伊朗)作为参与者。第二,他们对参与者进行了30分钟的访谈,以通过研究人员开发的半结构化访谈协议来确定影响其TI理念的因素。最后,他们使用主题分析来具体说明其教师免疫哲学中的主要因素。研究结果表明,尽管新手教师将外部支持视为其哲学的主要因素,但经验丰富的教师将其内部力量视为影响其教师免疫哲学的决定性因素。这些发现可能对外语环境中的教师教育课程具有实际影响。
摘要 实践社区的文献表明,高级专业人员提高自身使用破坏现有专业知识的新技术技能的一种行之有效的方法是向初级专业人员学习。文献指出,初级专业人员可能比高级专业人员更有能力参与工作本身附近的实时实验,并且可能更愿意学习与传统身份和规范相冲突的创新方法。然而,这些文献并没有探讨新兴技术,这些技术被认为对有价值的结果构成新的风险,因为它们具有不确定和广泛的能力、指数级的变化率、在各种技能和认知任务中超越人类的潜力,以及对来自广泛参与者生态系统的大量、多样和大量数据和其他输入的依赖。它也没有探讨在初级专业人员本身不是技术专家的情况下,以及在技术如此新颖且变化迅速以至于初级专业人员几乎没有使用经验的情况下,初级专业人员成为更高级成员使用新技术的专业知识来源的障碍。然而,这种情况可能越来越普遍。在我们与全球管理咨询公司波士顿咨询集团 (Boston Consulting Group) 合作的研究中,我们在 2023 年 7 月至 8 月采访了 78 名这样的初级顾问,他们最近参加了一项实地实验,该实验让他们能够使用生成式人工智能 (GPT-4) 来解决业务问题。根据初级专业人员在实验后不久的现场反思,我们认为这些初级人员可能无法成为高级专业人员使用新兴技术的专业知识来源;相反,他们可能会推荐三种新手人工智能风险缓解策略:1) 基于对新兴技术能力缺乏深入了解,2) 关注改变人类惯例而不是系统设计,3) 关注项目层面的干预,而不是系统部署者或生态系统层面。
背景:长期技能学习可以导致大脑的结构和功能变化。不同的运动可以触发不同大脑区域的神经可塑性。排球是最受欢迎的团队运动之一,在很大程度上依赖于个人能力,例如高级运动员的感知和预测。然而,与非运动员相比,有助于排球运动员表现出色的特定大脑机制尚不清楚。方法:我们进行了一项研究,涉及招募十名女性排球运动员和十名常规女大学生,分别组成了运动员和新手小组。对两组进行了全面的行为评估,包括功能运动屏幕和视听反应时间测试。此外,两组都采集了静息态磁共振成像(MRI)数据。随后,我们进行了深入的分析,重点是运动员和新手组中大脑中大脑中低频频率(ALFF),区域同质性(REHO)和功能连通性(FC)的幅度。结果:两组之间的行为数据中未观察到显着差异。然而,与新手组相比,运动员组在视觉皮层中的ALFF和REHO中都表现出值得注意的增强。结论:这项研究揭示了排球运动员对与视觉,运动和认知有关的各种大脑功能的显着影响。表明排球作为基于团队的竞争活动,促进了视觉,认知和运动技能的发展。此外,视觉皮层和关键大脑区域之间的功能连通性,包括左主感觉皮层,左辅助运动皮层,右岛,右岛,左上颞回和左下壁壁叶,在运动员组中比在运动员组中更强大。这些发现为运动才能的早期培养和青少年的全面发展提供了额外的支持。此外,他们还提供了预防和治疗与运动有关的疾病的新观点。
摘要。超声心动图(ECHO)通常用于协助诊断心血管疾病(CVD)。但是,通过操纵探测器需要手动进行标准化的回声视图获取,需要对超声检查员进行大量的经验和培训。在这项工作中,我们提出了一个用于心脏超声视图计划的视觉导航系统,旨在帮助新手超声波检查员准确获取CVDS诊断所需的视图。系统引入了视图功能提取器,以探索源框架视图之间的空间关系,学习不同框架之间的相对旋转以进行网络回归,从而促进了转移学习以提高识别特定目标平面的准确性和鲁棒性。另外,我们会提出目标一致性损失,以确保在同一扫描中回归到同一目标平面内的帧。实验性销售表明,顶部四腔视图(A4C)中的平均误差可以降低至7.055度。此外,实际临床验证的结果表明,在视觉导航系统的指导下,获取A4C视图的平均时间至少可以减少3.86次,这对新手超声波师的临床实践有启发性。
人工智能和机器学习研究生证书将帮助新手和经验丰富的专业人士了解现代人工智能方法和机器学习方法的能力,并有效地将其应用于各自的操作领域。完成该课程的个人将能够分析统计分析和机器学习技术。他们将能够综合、使用和评估适当的人工智能模型来解决实际问题。他们将能够使用和评估最先进的人工智能和机器学习工具,并能够正确解释他们的发现。
摘要:视觉材料是一种广泛用于刺激创造力的工具。本文探讨了视觉刺激支持新手与多模式数字音乐界面的创造性参与的潜力。对24名参与者进行了一项实证研究,以比较图形分数的抽象和文字形式对新手创造性参与的影响,以及是否了解或未了解该分数中符号的含义对创意参与都有任何影响。结果表明,当没有了解参与者的设计时,抽象的视觉刺激可以为创造性参与提供有效的脚手架。发现提供有关视觉刺激的信息既具有优势又具有缺点,这在很大程度上取决于刺激的视觉风格。被告知字面视觉刺激的含义有助于参与者做出解释和获得灵感,同时获得有关抽象刺激的信息导致沮丧。定性数据表明,两种形式的视觉刺激都支持创意参与度,但在创作过程的不同阶段,并且提出了描述性模型来解释这一点。这些发现突出了视觉刺激在音乐制作过程中支持创造性参与的好处 - 一个多模式互动域通常涉及几乎没有视觉活动或没有视觉活动。