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World File Search System理论框架
朝着政治经济学的理论框架
摘要对性研究，尤其是酷儿性行为，在政治经济学中占据了历史上的边缘地位。女性主义学者已经解决了这个话题的地方，他们通常是通过妇女的性劳动和社会繁殖和/或通过将性取向和性别认同作为一种变量来实现的，可能会发生不同的差异模式。最批判的政治经济学完全忽略了性。因此，尚未系统地研究或理论上研究了酷刑和抵抗的问题。本文通过将新兴的“ Queering IPE”文学与其他两条学术奖学金融合在一起，解决了这一差距，将酷儿的关注纳入了全球资本主义研究：“全球化”和“以国家为中心”的框架。基于此，我提出了一个理论斗争的理论框架，并将其应用于加纳LGBTI政治和行动主义的分析。本文认为，酷刑压迫和抵抗是政治经济学本身和本身的重要主题。同时，需要更广泛的本体论转移来认识性行为在政治经济现象中的构成作用，这可能对未来的研究议程具有深远的影响。
支持它的理论框架和......
摘要 在当今充满活力的商业环境中，信息技术 (IT) 与业务战略之间的协调对于寻求持续竞争优势的组织至关重要。本文全面考察了支持这种协调的理论框架，旨在深入了解组织如何有效地将 IT 能力与战略目标相结合。所探讨的理论基础包括资源基础观 (RBV)，该观强调利用独特的资源和能力来获得竞争优势。此外，动态能力框架强调了组织适应和创新以应对不断变化的市场条件的能力的重要性，突出了 IT 在促进敏捷性和灵活性方面的作用。战略协调模型提供了一种结构化的方法来确保业务战略、IT 战略和组织基础设施之间的一致性，从而实现无缝集成和协调。价值链分析提供了一个框架，用于了解 IT 如何在价值链的不同阶段增加价值，为战略决策提供信息并
迈向上下文的信息理论框架 -
1。Lanqing Li，Rui Yang和Dijun Luo。焦点：通过距离度量学习和行为正则化的有效的全面隔行元提升学习。ICLR 2021。2。haoqi yuan和Zongqing lu。通过对比度学习，脱机元强化学习的强大任务表示。ICML 2022。3。Yunkai Gao等。 下文减少离线元强化学习。 神经2023。Yunkai Gao等。下文减少离线元强化学习。神经2023。
审问人工智能集成的理论框架
人工智能 (AI) 和机器学习在现代社会中变得越来越重要，并有望在教育中发挥越来越突出的作用。本文旨在为探讨人工智能在教育领域的整合提供一个理论框架。本文认为，教育工作者对人工智能最新发展的最终反应与早期将 ICT 融入教育以及几十年前将计算器融入数学教学的周期惊人地相似。本文基于数学教育中的计算器革命与几十年前教育中的 ICT 革命以及当前人工智能的持续发展之间存在相似之处这一论点，提供了一个理论视角。理论视角由技术-组织-环境 (TOE) 框架、技术接受模型、技术教学内容知识、社会技术系统理论和创新扩散理论组成。本文的结论是，尽管 ICT 革命和人工智能革命之间存在空间差异，但它们之间存在共同的相似之处，值得采用类似的理论视角。此外，在 ICT 整合中被视为关键的因素仍然与人工智能革命相关。
教育评估的理论框架 - ERIC
教育评估的理论框架：综述 Abdallah Ghaicha * 伊本佐尔大学文学与人文学院，邮政信箱 29/S，Hay Addakhla，阿加迪尔，摩洛哥 摘要 在这个问责制时代，人们承认评估是一个强大的杠杆，可以促进或破坏学生的学习。迄今为止，许多常规的机构和教学实践表明，评估仍然具有抑制作用或无效性，而不是建设性，因为评估缺乏形成性方面。这表明评估要么没有得到很好的理解，要么没有在各个教育水平的原则性教育框架中进行。这是由于过去的一些遗传功能障碍造成的，需要紧急暂停。本文试图加强 EFL 从业者的教育评估实践，以此作为一种扩大认识的形式。它试图为可能困扰新手和专业 EFL 从业者的主要问题建立一个成熟的理论框架，以理解长期以来委托给他们的如此令人困惑的任务的工作机制。当前评论的具体方面针对评估概念的定义，评估的价值、功能和目的，评估发生的级别，评估研究文献概要和课堂评估研究（CAR）。CAR 详细介绍了评估的效力、课堂评估实践研究、替代评估研究、形成性评估研究以及有效课堂评估的质量控制标准。本文最终讨论了形成性评估的教学效力及其一些课堂程序应用，这些应用受到形成性评估研究的启发，以及这些应用如何有助于提高教学实践。 关键词：教育评估 – 问责制 – 替代评估 – 形成性评估 – 评估实践 1. 简介 为了在高等教育中开展教育评估（下称 EA）研究，掌握一些理论考虑将会很有帮助。EA 的核心是测试、评估、测评和考试等二分法概念。为了建立一个理论框架，以解决新手和专业 EFL 从业者可能一直面临的主要问题，即如何理解长期以来委托给他们的这项复杂任务的工作机制，本文审查了大量有关 CA（实践）研究的文献。当前审查的具体方面针对评估概念的定义、评估的价值、功能和目的、评估发生的级别、评估研究文献概要和课堂评估研究 (CAR)。CAR 详细介绍了评估的效力、课堂评估实践研究、替代评估研究、形成性评估研究，以及有效课堂评估的质量控制标准。下面是选择用来推动理论研究的问题：1. EA 文献如何看待学生学习评估？2. 什么使课堂评估有效？3. 语言教师需要确保哪些质量控制标准才能进行高质量的评估？值得注意的是，尽管所审查的文献主体与高等教育中的 EFL 测试实践没有直接关系，因为研究人员可以找到的大多数（研究）出版物都针对中小学的评估问题，但我相信同样的原则也适用于高等教育的 EFL 测试。2. 评估概念的定义我们仔细研究了许多专业书籍、期刊、开创性文章、会议论文、目前已答辩的论文和学位论文，试图找到评估概念的全面定义。这些参考资料和其他日常课堂实践展示了教师作为课堂评估者可以使用的许多功能、形式、工具和技术，以及许多评估术语、短语、概念和描述。对于不熟悉 EA 术语的人来说，其中大多数似乎令人困惑。规范、标准、形成性、总结性、传统、标准化、真实、替代、绩效、平衡等都增加了评估的知识库，但让新手研究人员和该主题的权威人士都感到困惑。为了揭开这些概念以及本节前面提到的其他相关概念和问题的神秘面纱，下面简要概述了这些概念。首先，评估、测量和测试等术语与评估密切相关。它们有时甚至互换使用，作为收集评估信息的手段评估概念的定义 我们仔细研究了许多专业书籍、期刊、开创性文章、会议论文、目前正在答辩的论文和学位论文，试图找到评估概念的全面定义。这些参考文献和其他日常课堂实践展示了教师作为课堂评估员可以使用的许多功能、形式、工具和技术，以及许多评估术语、短语、概念和描述。对于不熟悉评估术语的人来说，其中大多数似乎令人困惑。规范、标准、形成性、总结性、传统、标准化、真实、替代、绩效、平衡等都增加了评估的知识库，但却让新手研究人员和该主题的权威人士感到困惑。为了揭开这些概念以及本节前面提到的其他相关概念和问题的神秘面纱，下面简要概述了这些概念。首先，评估、测量和测试等术语与评估密切相关。它们有时甚至互换使用，作为收集信息的手段评估概念的定义 我们仔细研究了许多专业书籍、期刊、开创性文章、会议论文、目前正在答辩的论文和学位论文，试图找到评估概念的全面定义。这些参考文献和其他日常课堂实践展示了教师作为课堂评估员可以使用的许多功能、形式、工具和技术，以及许多评估术语、短语、概念和描述。对于不熟悉评估术语的人来说，其中大多数似乎令人困惑。规范、标准、形成性、总结性、传统、标准化、真实、替代、绩效、平衡等都增加了评估的知识库，但却让新手研究人员和该主题的权威人士感到困惑。为了揭开这些概念以及本节前面提到的其他相关概念和问题的神秘面纱，下面简要概述了这些概念。首先，评估、测量和测试等术语与评估密切相关。它们有时甚至被互换使用，作为收集信息的手段
负责任的人工智能的综合理论框架
人工智能 (AI) 迅速融入各个领域，带来了显著的效益，例如提高了业务效率和客户满意度，同时也带来了挑战，包括隐私问题、算法偏见和对自主性的威胁。针对这些多方面的问题，本研究提出了一个负责任人工智能 (RAI) 的新型综合理论框架，该框架涉及四个关键维度：技术、可持续发展、负责任的创新管理和立法。负责任的创新管理和法律维度构成了该框架的基础层。前者将预期和反思等元素嵌入企业文化，后者研究了欧盟和美国的人工智能特定法律，为管理人工智能的法律框架提供了比较视角。这项研究的结果可能对寻求负责任地整合人工智能的企业、专注于创建负责任合规人工智能的开发人员以及希望提高认识和制定 RAI 指南的政策制定者有所帮助。
数字学习空间的理论框架
本文介绍了四个数字学习空间的理论框架：个人空间，工作组，感兴趣社区和开放联系。理论框架旨在突出数字技术扩展学习活动的独特潜力。更具体地说，框架以描述特定的学习活动的描述，这些框架强调了不同社会形式的学习潜力以及数字技术的学习潜力。本文强调了每个学习空间中数字技术的学习潜力；数字技术作为认知合作伙伴，协作工具，共享工具以及网络关系和网络效果。该框架是在现有教育框架的肩膀上开发的，并通过结合社会形式，学习理论和数字技术研究的概念来为学习技术研究做出贡献。此外，该框架是针对教育实践，作为开发学习活动和设计数字学习空间的工具。框架打算充当指导框架，可以帮助教师和开发人员专注于不同级别的学习空间和特定的学习活动。最后，本文认为，数字技术有潜力扩大学习的机会：特别是扩展个人代理（在个人空间内），合作知识建设（在工作组中），透明度（在感兴趣的社区中）以及与外界的互动（通过公开联系）。
教育评估理论框架 - ERIC
教育评估的理论框架：综述 Abdallah Ghaicha * 伊本佐尔大学文学与人文学院，邮政信箱 29/S，Hay Addakhla，阿加迪尔，摩洛哥 摘要 在这个问责制时代，人们承认评估是一个强大的杠杆，可以促进或破坏学生的学习。迄今为止，许多常规的机构和教学实践表明，评估仍然具有抑制作用或无效性，而不是建设性，因为这些评估缺乏评估的形成性方面。这表明评估要么没有得到很好的理解，要么没有在各个教育水平的原则性教育框架中进行。这是由于过去的一些遗传功能障碍造成的，需要紧急暂停。本文试图加强 EFL 从业者的教育评估实践，以此作为一种扩大认识的形式。本文试图为主要问题建立一个理论框架，这些问题可能一直困扰着新手和专业的英语外语从业者，他们要理解长期以来委托给他们的这项令人困惑的任务的工作机制。当前审查的具体方面针对评估概念的定义、评估的价值、功能和目的、评估发生的级别、评估研究文献概要和课堂评估研究 (CAR)。CAR 详细介绍了评估效力、课堂评估实践研究、替代评估研究、形成性评估研究以及有效课堂评估的质量控制标准。本文最终讨论了形成性评估的教学效力及其一些课堂程序应用，这些应用受到形成性评估研究的启发，以及这些应用如何有助于提高教学实践。关键词：教育评估 – 问责制 – 替代性评估 – 形成性评估 – 评估实践 1.简介 要开展高等教育中的教育评估 (以下简称 EA) 研究，掌握一些理论考虑将大有裨益。EA 的核心是测试、评估、评估和考试等二分法概念。我们审查了大量关于 CA（实践）研究的文献，以便为可能困扰新手和专业 EFL 从业者的主要问题建立一个理论框架，让他们了解长期以来委托给他们的这项令人困惑的任务的工作机制。当前审查的具体方面针对评估概念的定义、评估的价值、功能和目的、评估发生的级别、评估研究文献概要和课堂评估研究 (CAR)。CAR 详细介绍了评估的效力、课堂评估实践研究、替代评估研究、形成性评估研究以及有效课堂评估的质量控制标准。以下是选择用于推动理论研究的问题： 1.EA 文献对学生学习评估有何看法？2.什么使课堂评估有效？3.语言教师需要确保哪些质量控制标准才能进行高质量的评估？值得注意的是，尽管所审查的文献主体与高等教育中的 EFL 测试实践没有直接关系，因为研究人员可获得的大多数（研究）出版物都针对小学和中学阶段的评估问题，但我相信同样的原则可以适用于高等教育阶段的 EFL 测试。2.评估概念的定义 我们仔细研究了许多专业书籍、期刊、开创性文章、会议论文、目前正在答辩的论文和学位论文，试图找到评估概念的全面定义。这些参考资料和其他日常课堂实践展示了教师作为课堂评估员可用的许多功能、形式、工具和技术，以及众多评估术语、短语、概念和描述。对于不熟悉 EA 术语的人来说，它们中的大多数似乎令人困惑。规范、标准、形成性、总结性、传统、标准化、真实性、替代性、绩效、平衡性等。都增加了评估的知识库，但却让新手研究人员和该主题的权威人士感到困惑。为了揭开这些概念以及本节前面提到的其他相关概念和问题的神秘面纱，下面简要概述了这些概念。首先，评估、测量和测试等术语与评估密切相关。它们有时甚至互换使用，作为收集信息的手段
AI和机器角色的理论框架...
3 Independent Researcher, Nigeria ⁴Indiana Wesleyan University, USA _______________________________________________________________________________ *Corresponding Author: Fatai Adeshina Adelani Corresponding Author Email: fadelani@gmail.com Article Received: 10-01-24 Accepted: 02-03-24 Published: 22-03-24 Licensing Details : Author retains the right of this article.本文根据创意共享属性noncmercial 4.0许可（http://www.creativecommons.org/licences/byby-nc/4.0/）分发，允许工作，无需进一步的工作，可以在未经访问的情况下进行开放式访问，从而允许非商业使用，再现和分发。 ______________________________________________________________________________________
从量子数据中学习的理论框架
摘要 — 几十年来，传统的源和信道编码信息理论在学习和有效提取数据信息方面取得了进展。我们建议更进一步，为从量子数据中学习经典模式提供理论基础。然而，在为这种概括奠定基础的过程中，有几个障碍。首先，必须用希尔伯特空间上的密度算子代替经典数据。因此，与状态断层扫描等问题不同，我们的样本是独立同分布密度算子。第二个挑战更加深刻，因为我们必须认识到，我们与量子态的唯一相互作用是通过测量，由于不可克隆量子假设，测量后会丢失信息。考虑到这一点，我们提出了众所周知的可能近似正确 (PAC) 框架的量子对应物。基于此，我们提出了一种类似于经验风险最小化 (ERM) 算法的量子算法，用于学习测量假设类。然后，我们建立了量子样本复杂度量子概念类的上限。