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World File Search System熟练程度
缩写C.V. Kirsten C. Fertuck博士
D.R. Dries，V。Del Gaizo Moore，D.M。 Dean，L.M. Carastro，S.M。 Villafane和L. Tyler。 2021。 开发认证考试，以评估本科生在生物化学和分子生物学核心概念方面的熟练程度。 CBE：生命科学教育20（2）：E1-20。 作为ASBMB教育研究员提供认证考试标题验证和志愿者考试评分的努力。 2。 Wang，C.，J.A。 Mayer，A。Mazumdar，K.C。 Fertuck，H。Kim，M。Brown和P.H. 棕色。 2011。 雌激素D.R.Dries，V。Del Gaizo Moore，D.M。Dean，L.M.Carastro，S.M。 Villafane和L. Tyler。 2021。 开发认证考试，以评估本科生在生物化学和分子生物学核心概念方面的熟练程度。 CBE：生命科学教育20（2）：E1-20。 作为ASBMB教育研究员提供认证考试标题验证和志愿者考试评分的努力。 2。 Wang，C.，J.A。 Mayer，A。Mazumdar，K.C。 Fertuck，H。Kim，M。Brown和P.H. 棕色。 2011。 雌激素Carastro，S.M。Villafane和L. Tyler。 2021。 开发认证考试，以评估本科生在生物化学和分子生物学核心概念方面的熟练程度。 CBE：生命科学教育20（2）：E1-20。 作为ASBMB教育研究员提供认证考试标题验证和志愿者考试评分的努力。 2。 Wang，C.，J.A。 Mayer，A。Mazumdar，K.C。 Fertuck，H。Kim，M。Brown和P.H. 棕色。 2011。 雌激素Villafane和L. Tyler。2021。开发认证考试，以评估本科生在生物化学和分子生物学核心概念方面的熟练程度。CBE：生命科学教育20（2）：E1-20。 作为ASBMB教育研究员提供认证考试标题验证和志愿者考试评分的努力。 2。 Wang，C.，J.A。 Mayer，A。Mazumdar，K.C。 Fertuck，H。Kim，M。Brown和P.H. 棕色。 2011。 雌激素CBE：生命科学教育20（2）：E1-20。作为ASBMB教育研究员提供认证考试标题验证和志愿者考试评分的努力。2。Wang，C.，J.A。 Mayer，A。Mazumdar，K.C。 Fertuck，H。Kim，M。Brown和P.H. 棕色。 2011。 雌激素Wang，C.，J.A。Mayer，A。Mazumdar，K.C。 Fertuck，H。Kim，M。Brown和P.H. 棕色。 2011。 雌激素Mayer，A。Mazumdar，K.C。Fertuck，H。Kim，M。Brown和P.H.棕色。2011。雌激素
3思维和创新式塑料。 ...
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。
Bhushan爵士PPT
stem是由奥巴马行政部门于2009年创造的，在Mo de任务中的科学范围内为B圈和R ELOO KING的IMP ORTA。我们的疾病是科学教育的领导，但是一旦他们意识到只有16％的高中生对STEM职业感兴趣，并且需要精通数学的熟练程度，不仅需要解决情况的严重性，而且需要解决国家水平改革的重点。
语言学习中的可解释AI
虽然机器学习方法已经大大改善了教育研究的结果，但常见的缺陷在于结果的解释性。可解释的AI（XAI）旨在通过为分类决策提供透明的，概念上可以理解的解释，增强人类的理解和对外界的信任来填补这一空白。本文探讨了XAI的熟练程度和可读性评估方法，这些方法涵盖了一组465种语言复杂性测量。我们确定了将这些措施与不同水平的熟练程度和可读性相关联的理论描述，并使用使用监督的机器学习和Shapley添加性解释的交叉孔经验来验证它们。重申不仅强调了在葡萄牙人有效地熟练和可读性方面采取了多种复杂性措施的实用性，在能力分类任务中达到了0.70的最新精度，在可读性分类任务中的最先进的准确性为0.84，但它们很大程度上纠正了统一的研究，特别是在统计上，尤其是在supictions and-supictions interipical intercical intercripical intercripical intercrical interpical ne perxical ne perxical。
研究文章虚拟手术助手：一种可解释的人工智能工具，用于外科和医学领域的模拟培训
基于模拟的训练越来越多地用于评估和训练医学所涉及的心理运动技能。人工智能和机器学习技术的应用为利用大量数据进行教育目的提供了新方法。人工智能在教育中的应用受到的一个重要批评是算法的决策过程缺乏透明度。本研究旨在 1）引入一个使用可解释的人工智能进行基于模拟的外科手术训练的新框架，2）通过创建虚拟手术助手（一个自动化教育反馈平台）来验证该框架。28 名技术熟练的参与者（14 名神经外科医生、4 名研究员、10 名 PGY 4-6 住院医生）和 22 名新手参与者（10 名 PGY 1-3 住院医生、12 名医学生）参加了本研究。参与者使用模拟超声吸引器和双极电极在 NeuroVR 模拟器上执行虚拟现实软脑膜下脑肿瘤切除任务。开发了表现指标，并采用留一交叉验证法在 Matlab 中训练和验证支持向量机。分类器与独特的教育系统相结合，构建了虚拟手术助手，该助手可根据专家熟练程度表现基准自动反馈用户表现指标。虚拟手术助手使用 4 个指标成功地将参与者分为熟练和新手，准确度、特异性和敏感性分别为 92%、82% 和 100%。开发了一个两步反馈系统，为参与者提供他们与专家熟练程度表现基准相关的地位的即时视觉表示。所概述的教育系统为将人工智能和虚拟现实模拟整合到外科教育教学中的潜在作用奠定了基础。将专业知识分类、基于熟练程度基准的客观反馈和教师输入联系起来的潜力通过将这三个组成部分整合到形成性教育范式中来创建一种新颖的教育工具。
培训和评估大纲报告 - 美国陆军
条件：调查单位被指示执行施工调查。单位施工标准操作程序 (SOP) 计划和各个路线、位置、有机设备和兼容软件的规范均可用。注意：指挥官仍必须确定他们希望该单位执行什么级别的训练。爬行、行走或奔跑。这只能在考虑单位训练水平后才能确定。指挥官在评估执行任务的单位之前必须确定任务是在现场、虚拟还是建设性环境中进行，此外还必须确定该单位将在下述哪种条件下执行任务。针对此任务做出的选择是在训练有素的熟练程度上。指挥官必须确定以下哪种环境最适合该单位以及该单位的熟练程度。在进行爬行或步行训练时，部队在达到标准之前不应增加强度，然后部队训练员应包括在所有条件下提高熟练程度的变量。注意：此任务的条件语句是假设任务熟练度矩阵中反映的最高训练条件，评估的部队需要获得“完全训练”（T）评级。注意：条件术语定义：动态作战环境：在执行评估任务期间，三个或更多作战变量和两个或更多任务变量发生变化。分配的反任务的作战变量和威胁战术、技术和程序 (TTP) 会随着蓝军 (BLUFOR) 任务的执行而发生变化。复杂的作战环境：四个或更多作战变量的变化会影响所选的友军 COA/任务。旅级及以上部队需要根据所训练的任务，在不同程度上复制政治、军事、经济、社会、基础设施、信息、物理环境和时间 (PMESII-PT) 的所有八个作战变量。单一威胁：存在常规、非常规、犯罪或恐怖势力。混合威胁：常规部队、非常规部队和/或犯罪分子的多样化和动态组合，所有这些都统一起来以实现互利
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C) 主题：陆军部机械化政策。
c. 在现代机械化发展计划的第一阶段，第一骑兵团 (mecz.) 没有组织任何支援部队，因为不希望问题复杂化。这一阶段的主要目标是组织和发展一支精通其兵种战术和技术的机械化骑兵团。在这一阶段，即使装备和武器不足，该团的效率标准也非常令人满意。由于这种熟练程度，机械化野战炮兵部队最近在诺克斯堡成立。
