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旅程并评估自己是否了解了他们所教的内容，并能够应用和使用他们所学的技能和知识。有两种评估形式；形成性和总结性。形成性评估为我们的员工提供了一个机会，可以在学习过程中向学生提供反馈。此反馈旨在帮助和指导学生学习。所有模块都将以各种形式进行一些形成性评估。如果学生要充分利用学习经验，并且旨在为学生做好准备的总结评估，那么这些形成性活动很重要。总结性评估是我们如何在模块上对工作进行评分，并且该评估的详细信息将从模块的开头获得，以便学生了解如何确定其成绩。
8年级路易斯安那州实施放大指南
ldoe形成性评估资源，以支持课堂上的形成性评估，该部门发布了与路易斯安那州科学学生标准相关的离散项目和项目集库。这些项目以及2025年的LEAP练习测试项目可以与高质量课程的指导一起使用，作为学生证明自己学到的知识的机会。ldoe形成性评估资源可以在K-12科学资源网页上找到。
Chatgpt时代的欧洲律师 - 指南2.0关于律师应如何利用大型语言模型和生成性AI
作为律师事务所的合伙人，您可以通过整合Genai工具来探讨提高法律服务效率的可能性。您组织了有关Genai相关技术创新的常规团队会议。在其中一项教育活动中，同事建议使用Chatgpt为客户准备法律文件的摘要 - 复杂的合同，备忘录等。在制定了这种想法的方法时，您得出结论，在将工具用于客户相关的任务之前，您将出于内部目的进行测试 - 简化您的网站文章或起草新闻通讯。在访问工具之前，您可以设置明确的规则，并确保在有效的及时写作中对团队进行培训。通过人类分析验证了所有输出，并且定期审查该工具的影响 - 您可能想跟踪节省时间，结果的准确性以及在结果改进上所花费的时间。
老师，培训师，律师，间谍：生成性AI如何弥合或扩大以工人为中心的福利数字表型
计算技术在工作中的越来越多的集成也看到了数据驱动和算法工具的概念化和开发，旨在改善工人的健康和绩效。但是，研究和实践都揭示了这些工具的有效性和部署的几个差距。与此同时，生成AI的最新进展高高了大型语言模型（LLMS）在处理人类相互作用的自然语言内容方面的巨大功能。本文探讨了LLMS促进以工人为中心的福利评估工具（WATS）的机会。特别是，我们将LLM的特征映射到已知的WAT挑战。我们强调了LLM如何桥接甚至扩大工人中心WAT中的差距。本文旨在激发新的研究方向，重点是赋予工作人员能力并预期将LLM与工作场所技术融合在一起的危害。
为什么生成学习策略可以改善记忆？
摘要 —生成性学习策略与认知和情感相联系。基于单因素实验设计，75 名被试被随机分配到化学虚拟现实 (VR) 课程，在三种条件下学习：VR、VR+总结和VR+自我测试。使用 emWave 系统记录学习者在学习过程中的情绪状态。使用保留测试测量学习者的学习成果，使用工具测量学习体验。结果表明，与没有生成性学习策略的 VR 课程学生相比，1）在学习过程中进行生成性自我测试策略的学生在认知过程中表现出更多积极情绪，学习后积极评价更多，记忆测试分数更高；2）在学习过程中进行生成性总结策略的学生在认知过程中表现出更多积极情绪，但即时记忆分数较低。这些发现为解释生成性总结和自我测试学习策略如何影响基于 VR 的学习提供了新的证据。
生成式人工智能：下一波浪潮及其对投资者的意义
通过提高人们更高效、更有效地完成工作的能力，生成性人工智能有可能补充生产力和长期 GDP 增长。这对美国来说是个好消息，因为美国面临着出生率下降、婴儿潮一代退休和去全球化等劳动力市场的阻力。因此，我们认为，在未来几十年，发展中国家很可能会因人工智能推动的生产力增长而经历比前二十年更强劲的增长。虽然仍有许多未知数，但生成性人工智能的投资意义在于更高的增长，这通常伴随着风险资产的更高估值。预计到 2030 年，全球生成性人工智能市场将达到 1.8 万亿美元。咨询公司麦肯锡估计，通过提高生产力，生成性人工智能每年可以为全球经济增加 4.4 万亿美元的价值。
肯尼亚对生成式人工智能的采用：机遇、挑战和机遇的批判性分析
摘要：人工智能 (AI)，尤其是生成性人工智能，正在全球范围内逐步改变行业，为组织和 IT 决策者创造新的机遇，同时也带来了显著的挑战。本研究调查了肯尼亚境内生成性人工智能的采用情况，详细分析了其优势、实施障碍以及有效整合所需的战略行动。通过综合最近的研究和行业数据，本文解释了生成性人工智能如何推动创新、提高生产力并促进肯尼亚的经济增长。它还考虑了肯尼亚实体面临的具体挑战，例如有限的战略规划、技能短缺、数据安全和道德问题。该研究强调了战略政策和能力建设工作对于在肯尼亚数字领域实现生成性人工智能潜力的重要性。
评估方法及其对学习成果的影响
本文介绍了在教育中进行评估的各种方式，以及这些方法如何影响学生的学习成果。有两种主要方法是中心阶段：形成性和总结性评估。虽然形成性评估是一个连续的过程，向学生告知反馈，使他们可以在学习过程中监视，识别和纠正错误，但总结性评估衡量在给定学期结束时获得的知识。通过混合方法的方法对300名学生的结果进行定量分析，以及与教师的定性访谈，表明那些始终进行形成性评估的学生平均得分平均增长12％，而主要接受总结性评估的学生的平均改善为6％。出于这个原因，此类发现强调了将形成性评估作为一种不可或缺的策略的融合，可以帮助改善学习成果，而不是仅仅依赖总结性评估。