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护理专业人才流失对尼日利亚医疗服务质量的影响
人才流失，即医疗保健专业人员的迁移，尤其是护理专业人员的迁移，对尼日利亚的医疗保健系统构成了严重威胁。本文探讨了护理专业迁移对尼日利亚医疗保健系统质量的生动影响。多种因素，包括工作条件恶劣、薪酬低、职业发展前景暗淡以及基础设施不足，导致护士移居国外。这种迁移导致人员不足、护理质量不佳、剩余医疗保健专业人员工作量过大以及医疗保健服务受阻，这些都是人才流失的影响。这些困难加剧了医疗保健不平等，阻碍了改善尼日利亚健康结果的举措。应优先采取综合措施改善工作条件，提高工资和福利以反映公平性，提供专业稳步发展的机会，加强医疗保健系统，并采取措施留住合格的医疗保健专业人员，这对于改善尼日利亚的医疗保健系统以应对人才流失至关重要。尼日利亚可以通过减少人才流失和投资护理人员来改善其医疗保健系统并增加其人口获得高质量医疗保健的机会。
一个可解释的机器学习框架用于客户流失预测：电信行业的案例研究
由于移动服务程序之间的竞争日益增加，客户流失的预测一直在引起人们的重大关注。机器学习算法通常用于预测流失；但是，由于客户数据结构的复杂性，仍可以提高其性能。此外，其结果缺乏可解释性导致经理缺乏信任。在这项研究中，提出了一个由三层组成的分步框架，以预测具有高解释性的客户流失。第一层利用数据预处理技术，第二层提出了基于受监督和无监督算法的新型分类模型，第三层使用评估标准来改善可解释性。所提出的模型在预测性和描述性分数中都优于现有模型。本文的新颖性在于提出一种混合机器学习模型，用于客户流失预测并使用提取的指标评估其可解释性。的结果证明了模型的群集数据集版本优于非簇版本，而KNN的召回得分几乎为第一层的召回率为99％，而群集决策树则获得了第二层的96％的召回率。另外，发现参数敏感性和稳定性是有效的可解释性评估指标。
巴基斯坦的大脑流失：原因，后果和前进方向
VC Pide的Nadeem ul Haque博士的一项先驱研究强调了问题背后的可能原因。按照他的态度，不足的治理基础设施，包括个人保护不足，不洁的环境和抚养儿童设施，经常引用这种脑部流失的原因。此外，非舒张的工资率以及受过良好教育人士的工作机会缺乏工作机会，这是激励人们从该国移民的其他原因。
人才流失、决定学生回国的关键因素......
高技能工人和雇员从发展中国家移民到工业化国家已成为经济学家们关注的话题。这对发展中国家来说是一种社会和经济损失，也是一种人才流失（Candan and Hunger，2003）。人才流失是指拥有大学学位或同等技能的高等教育人员的移民（Lindley，2012）。20 世纪 60 年代初，全球化浪潮过后，人才流失现象成为一个关键问题，因为全球化为人力资本外逃打开了一扇窗户，并调动了人才，让他们能够以自己的专业知识获得最好的经济回报。为此，经合组织国家出台了多项政策来吸引世界上最优秀的人才，但这却让最不发达国家在发展和增长的竞争中处于令人担忧的境地（英国论文，2013）。经合组织国家正在通过其政策大力吸引国际学生。最新的经合组织数据显示，国际学生流动性趋势显著。 2020年，国际学生人数达440万
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究了这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
影响大脑流失的因素和在伊朗的卫生系统中减少它的解决方案：一项定性研究
引言通用卫生覆盖范围是卫生系统的主要目标之一，它需要足够，熟练和有动力的卫生工作者。1近年来，医护人员的短缺和不当分配已经达到关键阶段。2世界卫生组织（WHO）预测，到2030年，这种短缺将达到1500万人。3,4也根据WHO估计，由于移民的移民，发展中国家的医生短缺。 5在低收入和中等收入国家（LMIC）中，对卫生专业人员的需求更为强烈，因为这些国家无法提供每10 000人口的最低初始阈值23个卫生专业人员。 3这些短缺随着受过教育和熟练的卫生工作者从LMIC到高收入国家（HIC）（HIC）的迁移而恶化。 在低收入国家中，这些迁移的负面影响更大。 6卫生系统中训练有素的卫生人员丧失使其余专业人员士气低落。 这加剧了医生的比例低，并导致缺乏专家人员和提供的护理质量下降。 7,83,4也根据WHO估计，由于移民的移民，发展中国家的医生短缺。5在低收入和中等收入国家（LMIC）中，对卫生专业人员的需求更为强烈，因为这些国家无法提供每10 000人口的最低初始阈值23个卫生专业人员。3这些短缺随着受过教育和熟练的卫生工作者从LMIC到高收入国家（HIC）（HIC）的迁移而恶化。在低收入国家中，这些迁移的负面影响更大。6卫生系统中训练有素的卫生人员丧失使其余专业人员士气低落。这加剧了医生的比例低，并导致缺乏专家人员和提供的护理质量下降。7,8
冷战期间印度人才流失到美国
冷战时期印度为何能培养出如此多的高技能人才？为何有一部分“人才外流”到美国？冷战时期，美国民间基金会和大学与美国政府合作，制定了以产学官合作为基础的系统性技术援助政策。其外交意图也在于将一直保持不结盟中立的印度拉入西方阵营。美国的技术援助促成了印度理工学院坎普尔分校（有“印度的MIT”）的成立，印度科技人才的培养工作顺利进行。然而，印度并不具备吸纳此类高技能人才的工业基础设施。另一方面，美国在国防至关重要的关键领域却面临严重的人力资源短缺。冷战时期，随着与苏联的竞争愈演愈烈，吸引国内外年轻科学家和工程师变得至关重要。美印两国高级人才供需不平衡，加之美国移民政策的变化，导致大量印度高技能人才进入美国科技界。
斯里兰卡经济危机对IT专业人士的大脑流失的影响
这项研究分析了斯里兰卡的经济危机如何影响IT专业人员的大脑流失。这项定性研究分析了使IT使专业人员在国外寻求职业机会的激励因素。这项研究调查了位于科伦坡的七个IT组织的员工。此外，这项研究研究了IT专业人员对斯里兰卡IT部门的迁移的影响，强调了经济不确定性与人才移民之间的关系。这项研究发现，移民的主要原因是经济不确定性，生活成本的上升，更高的税收以及追求更好的职业机会和生活条件。由于经验丰富的IT专业人员的迁移，斯里兰卡IT领域正面临IT人才的匮乏，这导致了严重的资源挑战。
尼日利亚高等教育的质量控制质量的大脑流失：
esteegenius4real@yahoo.com摘要本文研究了大脑流失的概念及其对高等教育质量控制的影响。本文的目的是确定大脑流失的含义，并强调对人力资本发展的需求，这是经济增长和发展所必需的。该论文承认，尼日利亚三级机构的教育质量具有其影响，包括质量较差，质量较低的毕业生，研究发展差，计划发展差，等等。这些含义是某些因素的结果影响，例如对教育部门的资金不足，工作环境不足，员工发展差，薪酬不佳和基础设施不足。因此，本文得出的结论是，正确的人力和质量对一个国家的发展至关重要，因此，鉴于大脑流失的含义，必须努力削减它。此外，还提出了建议，应制定策略，以遏制大三级机构的威胁，例如高等教育的足够资金，高等教育机构员工的动机，需要有益的学习环境等等。希望，如果政府和机构管理员采用和实施这些策略，那么威胁将减少到最低限度，而尼日利亚的高等教育现状将改善。
应对人工智能造成的就业岗位流失的策略
印度恰蒂斯加尔邦赖布尔卡林加大学 Omprakash Dewangan 计算机科学与信息技术学院助理教授，492001。摘要人工智能 (AI) 技术迅速融入各个行业，对劳动力市场构成重大挑战，可能导致大规模失业。本研究论文致力于探索全面的战略，以适应人工智能驱动的自动化所带来的不可避免的转变。本文综合了学术文献、实证研究和专家见解，研究了人工智能导致的失业的多方面影响，并提出了减轻不利影响的适应性措施，同时增强劳动力的赋权和复原力。本文首先阐明了人工智能导致的失业的潜在动态，描述了自动化破坏传统就业结构的机制。它深入探讨了导致失业的细微因素，包括技术进步、经济需要和组织动态。通过了解失业的根本原因和模式，利益相关者可以更好地制定有针对性的干预措施来应对随之而来的挑战。随后，本文仔细研究了人工智能导致的失业对劳动力的多方面影响，包括社会经济影响、心理影响和劳动力市场的结构性转变。它强调了主动适应的必要性，并强调了实施量身定制的战略以减轻对受影响个人和社区的不利影响的紧迫性。本文的核心围绕着提出和探索适应性战略，以全面适应人工智能导致的失业。这包括一种多方面的方法，包括针对新兴技能需求的再培训和技能提升计划、旨在促进平稳过渡和为失业工人提供充分支持机制的政策干预措施，以及培养创业和创新作为通往新经济机会的途径。此外，本文提倡重新评估社会对工作和价值观的看法，强调需要建立包容和公平的框架，承认各种形式的贡献，并重新定义超越传统就业范式的成功。通过研究不同行业和司法管辖区的成功案例研究和最佳实践，本文提炼出可行的见解和经验教训，为政策制定者、雇主、教育工作者和个人提供实用指导，帮助他们应对人工智能导致的就业流失的复杂局面。最后，本文强调了主动适应、协作行动、以及以人为本的方法，充分利用人工智能的变革潜力，同时在技术颠覆时代保障劳动力的福祉和韧性。关键词人工智能、工作岗位流失、劳动力韧性、适应性策略、再培训、技能提升、政策干预、创业、社会适应、技术颠覆、赋权。