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![arxiv：2309.05822v3 [Physics.ED-PH] 2025年2月10日](/simg/b\bbd7a48dcb3c616b323d32b16faf72b9d0056c45.webp)
arxiv：2309.05822v3 [Physics.ED-PH] 2025年2月10日
本科生和天文学专业的学生在开始研究职业时会与科学文献互动，但是阅读理解能力很少在大型课程中明确教授。我们试图确定旨在改善本领域专家当前研究的可访问摘要，旨在改善旨在改善本科生（或相关）专业与研究文献互动的能力的阅读任务的功效。在2022-2023学年中，来自六个机构的教职员工使用来自天文学家的ACCES摘要纳入其本科生天文学的主要课程，并在活动之前和之后对学生进行了调查，并参与了与我们的研究团队的后续访谈。来自52名学生的定量和定性调查数据表明，学生对术语的能力的看法并确定了使用测试的作业模板可显着改善论文的主要收获。此外，学生还报告了接触这些作业后对天文学能力的信心提高了，教师重视现成的资源，以将阅读理解纳入其教学法。通过基于天文学的作业进行的探索性案例研究表明，通过可访问的文献摘要将当前的研究纳入本科课堂上可能会增加学生的信心和参与研究文献的能力，从而帮助他们准备参与研究职业。
s $^{3} $ M-net：语义细分的联合学习和自动驾驶的立体声匹配
摘要 - 语义分割和立体声匹配是用于自动驾驶的3D环境感知系统的两个基本组成部分。然而，传统方法通常独立解决这两个问题，并采用每个任务的单独模型。这种方法在现实情况下构成了实际限制，尤其是当计算资源稀缺或实时绩效是必须的。因此，在本文中，我们介绍了S 3 M-NET，这是一个新型的联合学习框架，旨在同时执行语义分割和立体声匹配。特别是S 3 M-NET共享从这两个任务之间从RGB图像中提取的功能，从而提高了整体场景理解能力。使用特征融合适应（FFA）模块实现此功能共享程序，该模块有效地将共享特征转换为语义空间，然后将它们与编码的差异功能融合在一起。整个联合学习框架是通过最大程度地减少新颖的语义一致性引导（SCG）损失来训练的，该损失强调了这两个任务的结构一致性。与其他最先进的单个任务网络相比，在VKITTI2和KITTI数据集上进行的广泛实验结果揭示了我们提出的联合学习框架的有效性及其优越的性能。我们的项目网页可在mias.group/s3m-net上访问。
基于GPT的工具对理解标准化段落的不同影响
由于大型语言模型（例如生成预训练的变压器模型（GPT））的能力迅速提高，基于人工智能（AI）的工具已在大规模的教育中输入。但是，经验数据在很大程度上缺乏AI工具对学习的影响。在这里，我们确定了使用随机的交叉跨界在线研究（n = 195）对标准化美国大学测试（ACT）衍生的标准化美国大学测试（ACT）衍生的段落的阅读理解的影响的影响。所研究的四个工具是AI生成的摘要，AI-AI-ADERING概述，问答导师Chatbot和Socratic讨论聊天机器人。与我们的预注册假设一致，我们发现AI工具的差异效应是基线阅读理解能力的函数。AI工具在较低的参与者中显着提高了理解力，并且在较高表现的参与者中的理解力显着恶化。在特定工具方面，苏格拉底聊天机器人的表现最低，而摘要工具则最大的表现会恶化。这些发现表明，尽管AI工具具有增强学习的巨大潜力，但毯子的实施可能会对较高表现的学生造成意想不到的伤害，呼吁谨慎和开发人员和教育工作者进一步实证研究。
生成AI驱动的语义通信网络
强化学习（RL）的推荐系统在基于会话和序列的推荐任务中表现出了有希望的性能。现有的基于RL RL的顺序推荐方法面临的挑战是从环境中获得有效的用户反馈。为用户状态开发模型并为推荐提供适当的奖励仍然是一个挑战。在本文中，我们利用语言理解能力并将大型语言模型（LLMS）作为环境（LE）来增强基于RL的推荐人。LE是从用户项目交互数据的子集中汲取的，从而重新提出了对大型培训数据的需求，并且可以通过以下方式综合用户反馈以：（i）充当一个状态模型，以实现高质量的状态，从而使用户表示丰富的高质量状态以及（ii）作为奖励模型的准确捕获NUChice用户的奖励模型。此外，LE允许我们发电以增强有限的离线培训数据的积极行动。我们使用增强动作和历史用户信号，通过共同优化监督组件和RL策略来进一步提高建议性能，以进一步提高建议性能。我们将LEA，状态和奖励模型与最先进的RL推荐人结合使用，并在两个公开可用的数据集上报告实验结果1。
一种结构方程建模方法
123 Marbel University的巴黎圣母院教育学院4 Marbel University的Notre Dame 1 Marbel University 1 Marbel University的Notre Dame，Marbel University，Koronadal City，South Cotabato，菲律宾摘要：这项研究探讨了学生解决问题的潜在结构。 尤其是，对学生的算法知识，数学词汇和理解以及概念化中介的相互关联的路径进行了分析。 参与者是在马贝尔大学巴黎圣母院（Notre Dame）招收的现代世界学科中的数学学院学生。 在班级的常规时间表中管理了一项评估测试学生的计算能力，词汇和理解，概念理解和解决问题的技能。 结构方程建模用于数据分析，并将SmartPls 4软件用于统计计算。 Jamovi软件也用于模型测试和拟合指数。 首先，对测量模型进行了有效性和可靠性测试。 然后，开发了一个结构方程模型。 结果表明，学生的算法知识和概念化直接和积极地影响解决问题的能力，而词汇和理解会部分影响解决问题的能力。 还发现，概念化对学生解决问题的能力之间的词汇和理解能力进行了完整的调解。 他们还可以设计多种利用英语和概念建模组合的策略。 简介123 Marbel University的巴黎圣母院教育学院4 Marbel University的Notre Dame 1 Marbel University 1 Marbel University的Notre Dame，Marbel University，Koronadal City，South Cotabato，菲律宾摘要：这项研究探讨了学生解决问题的潜在结构。尤其是，对学生的算法知识，数学词汇和理解以及概念化中介的相互关联的路径进行了分析。参与者是在马贝尔大学巴黎圣母院（Notre Dame）招收的现代世界学科中的数学学院学生。在班级的常规时间表中管理了一项评估测试学生的计算能力，词汇和理解，概念理解和解决问题的技能。结构方程建模用于数据分析，并将SmartPls 4软件用于统计计算。Jamovi软件也用于模型测试和拟合指数。首先，对测量模型进行了有效性和可靠性测试。然后，开发了一个结构方程模型。结果表明，学生的算法知识和概念化直接和积极地影响解决问题的能力，而词汇和理解会部分影响解决问题的能力。还发现，概念化对学生解决问题的能力之间的词汇和理解能力进行了完整的调解。他们还可以设计多种利用英语和概念建模组合的策略。简介结果建议教育工作者应确保学生对数学概念有牢固的理解，并扩大了对数学语言的知识，作为理解这些数学单词问题的必不可少的工具。索引术语 - 结构方程建模（SEM），潜在构造，算法知识，词汇和理解，概念化，解决问题。
![arXiv:2501.04661v1 [cs.CL] 2025 年 1 月 8 日](/simg/9\9fe58559bff64e656410c92855b2f5594d1bede8.png)
arXiv:2501.04661v1 [cs.CL] 2025 年 1 月 8 日
大型语言模型尽管功能强大，但往往会以令人惊讶和难以预测的方式失败。由于它们是基于大量网络规模的数据进行训练的，因此评估它们对语言的真正“理解”尤其具有挑战性。因此，我们利用构造语法 (CxG) 构建了一个评估系统，以系统地评估 LLM 中的自然语言理解 (NLU)，该评估系统可以洞悉语言元素（称为构造 (Cxns)）所捕获的含义。CxG 非常适合此目的，因为它为构建有针对性的评估集提供了理论基础。这些数据集经过精心构建，包含不太可能出现在预训练数据中的示例，但直观且易于人类理解，从而实现更有针对性和更可靠的评估。我们的实验重点关注下游自然语言推理和推理任务，通过将 LLM 对通过 8 个独特 Cxns 传达的底层含义的理解与人类的理解进行比较。结果表明，虽然 LLM 展示了一些结构信息知识，但即使是包括 GPT-o1 在内的最新模型也难以理解这些结构信息所传达的抽象含义，正如测试句子与其预训练数据不同的情况下所证明的那样。我们认为，这种情况可以更准确地测试真正的语言理解能力，凸显了 LLM 语义能力的关键局限性。我们将我们的新数据集和相关实验数据（包括提示和模型响应）公开。
2020——四因素分析评估有限的英语......
1964 年《民权法案》第六章是一部联邦法律，保护个人在接受联邦财政援助的项目中免受基于种族、肤色或国籍的歧视。在某些情况下，如果不能确保英语水平有限的人能够有效地参与或受益于联邦资助的项目，则可能违反第六章禁止国籍歧视的规定。由于国籍原因，英语不是其主要语言，并且英语的说、读、写或理解能力有限的人可能有权根据第六章获得语言援助，以获得特定的服务、福利或遭遇。2000 年 8 月 11 日，行政命令 13166 颁布，标题为“改善英语水平有限的人获得服务的途径”。 13166 号行政命令要求联邦机构审查其提供的服务，确定是否需要为英语能力有限 (LEP) 人士提供服务，并制定和实施提供这些服务的系统，以便 LEP 人士能够有效地获得这些服务。预计机构计划将提供这种有意义的服务，同时符合机构的基本使命，且不会给机构的基本使命造成过度负担。该行政命令还要求机构努力确保联邦财政援助的接受者为其 LEP 申请人和受益人提供有意义的服务。
LLM生成的文本检测的失败
在过去的一年中，在学术环境中，大型语言模型（LLM）的使用（例如Open AI的GPT-4和Google的双子座）的使用显着上升。由于自然语言处理技术和生成模型的进步，这些模型一直在迅速改善，并在包括课程内容创建，学习指南和分级辅助的各种学术应用中广受欢迎。在2022年11月公开启动Chatgpt之后，聊天机器人迅速吸引了100万用户，包括所有年龄段的学生，他们认识到如何在课堂上使用它是为了自己的利益。虽然Chatgpt可能是一个有用的资源，但在学术诚信和窃的背景下，教育工作者提出了对道德使用的担忧（Gegg-Harrison，2023年）。这些问题采用两种突出形式。，讲师担心学生使用Chatgpt或类似LLM的学生在没有适当引用的情况下生成和提交工作。这包括明确的副本和粘贴，以及提交，而无需理解或综合材料本身。二，是Chatgpt从公共作品（例如已发表的文章，书籍或网站）生成（副本）文本的关注，而无需确认其来源。在此过程中，Chatgpt可能会无意中复制需要引用的现有作品中的短语，句子或想法。一般来说，教师担心非原始内容的传播，未能发展批判性思维，研究，写作和阅读理解能力，以及在学生中灌输诚实的重要性和努力工作的好处。
广泛的大脑网络的快速相互作用是语义认知的特征
语言理解需要快速检索和整合上下文适当的概念（“语义认知”）。当前的语义认知神经生物学模型受到单态神经影像和病变方法的空间和时间限制的限制。鉴于必须协调以准确理解语言的处理步骤的快速序列，这是一个主要障碍。通过使用融合的功能磁共振成像和人类的脑电图分析（n = 26名成年人； 15个女性），我们阐明了一种实时语义认知的时间和空间特定的神经生物学模型。我们发现，语言构成背景下的语义认知得到了在毫秒过程中广泛的神经网络之间的权衡。纳入适用性和时间特征以及行为度量，为以下进展提供了收敛的证据：海马/前时间/前时间语音语义检索网络（在句子最终词后的300毫秒达到峰值）；额叶主题语义网络（; 400 ms）;海马内存更新网络（; 500 ms）;下部的语义句法重新评估网络（; 600 ms）；默认模式网络的节点与概念上的共同关系（； 750 ms）。此外，在典型的成年人中，这些网络之间的中介关系可显着预测语言理解能力。这些发现为检查语音和语言障碍的检查提供了一个概念和方法学框架，对其他认知领域的认知过程和临床人群的表征具有其他影响。
苏格拉底圈基本原理：如何使用该策略：
苏格拉底圈 未经审视的生活不值得过。~苏格拉底 基本原理：苏格拉底确实热爱思考、审视和假设。他喜欢提问。作为老师，我们也常常喜欢。事实上，研究表明，提出和回答问题是两种可提高非阅读障碍读者理解能力的教学方式（国家阅读小组，2000 年）。没有任何理解活动比向学生询问有关他们阅读的问题有着更悠久或更广泛的传统；教学生在阅读时提出自己的问题可提高他们对文本的处理能力和理解能力。（Armbruster、Lehr 和 Osborn，2001；Duke 和 Pearson，2002）。培养学生提出和回答问题的能力并将两者结合起来的一种方法是使用“苏格拉底圈”策略。这一策略取自希腊哲学家苏格拉底的名字，它使教师和学生能够超越简单的“是”和“否”的回答，进入对给定文本进行批判性分析和关键观察的领域。苏格拉底以哲学探究而闻名，他鼓励学生超越自我和最初的信念，利用提问、批判性思维和讨论来探究当今的重大问题。“苏格拉底式提问是一个系统的过程，用于检查构成人类信仰基础的思想、问题和答案”（Copeland，2005，第 7 页）。作为教师，我们可以使用苏格拉底使用的相同技巧来加强我们的课堂讨论，帮助我们的学生不仅从作者和文本中获得见解，而且从彼此中获得见解。苏格拉底圈非常适合培养学术和社交技能。阅读、读写能力、聆听、批判性思维、反思和参与方面的学术技能都包含在使用这一策略的许多步骤中。学生还可以练习各种社交技能，如团队建设、解决冲突和社区建设技能。苏格拉底圈可以激发兴趣，让学生培养终身阅读的热爱。“通过反复阅读和彻底分析材料，学生学会花时间阅读并探索多种含义和解释的可能性”（Copeland，2005，第 15 页）。如何使用该策略：在课堂上与学生进行高质量的讨论并不总是那么容易。苏格拉底圈方法帮助学生发展对话，根据先前的经验构建知识并将其应用于新情况，提出假设，并在进行修辞和话语时挑战自己和他人的看法（Copeland，2005）。阅读以下描述时，请思考您需要采取哪些步骤来计划、实施和评估此策略。基本程序（Copeland，2005）1. 在苏格拉底圈的前一天，老师分发课本。文字不宜过长，但应该在学生阅读时提出问题。 2. 学生应该在那天晚上把阅读和分析文本作为家庭作业。 3. 第二天上课时，学生被随机选择进入内圈或外圈。 4. 组成内圈的学生大声朗读文章，然后讨论文本 10 分钟。外圈的学生默默观察并在脑海中记下。 5. 在内圈结束讨论后，外圈评估表现并对小组或个人给出反馈。 6. 内圈的学生与外圈交换位置和角色。 7. 新的内圈进行 10 分钟的讨论，然后接受来自新外圈的反馈。 开始苏格拉底圈之前 在开始使用苏格拉底圈之前，您需要考虑课堂的需求以及您作为老师将扮演的角色。