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World File Search System社会科学
心理学 - 心理学与社会科学学院 - 密歇根大学
LSA 进步 // 文学、科学和艺术学院 309 Maynard Street, Suite 200 // Ann Arbor, MI 48104-2273 P. 734.615.6333 // F. 734.647.3061 // lsa.umich.edu/psych
在社会科学研究中使用混合方法
社会科学的景观本质上是复杂且多方面的，要求采用全面且细微的研究方法。本文强调了混合方法研究在解决社会现象的复杂和动态性质方面的重要性。混合方法不仅提高了研究发现的有效性和可靠性，而且还可以使人们对社会现象有整体理解，并使研究人员能够探索传统的单人方法通常缺乏人类经验，行为和互动的全面和多样性。此外，混合方法促进了数据的三角剖分，从而使研究人员能够通过各种镜头来证实和验证结果，从而加强了结论的鲁棒性。混合方法有助于开发更有效和知情的社会和公共政策干预措施。在社会科学研究中采用混合方法不仅是一种选择，而且是释放探究潜力并促进我们对复杂社会世界的集体理解的全部潜力的必要性。
社会科学中的定量方法
“ QMSS使学生接触到在学术界和商业世界中对当今世界至关重要的技能和概念。当我到达密歇根大学时，我唯一的数据经验就是制作Google表。现在，我已经为社会研究所进行了研究，已经对Tableau的气候变化进行了演讲，并且正在学习Python的绳索，但我什至还没有完成课程序列！课程丰富，教师注意让您了解发生了什么，学生社区非常支持。现代研究建立在大数据上，QMSS正在教我如何理解它。” - 康纳·扎勒（Connor Zahler），QMSS未成年人，组织研究和历史双专业和QMSS学生博客助理编辑和办公室助理
青年量子社会科学家 - 奖学金计划
在不断发展的技术格局中，第二代量子技术的出现是一次巨大的飞跃。一方面，这些进步不仅仅是渐进式的改进；它们代表着一种范式转变，有望重塑行业、催生新行业，并重新定义我们认为可能的界限。从超安全通信网络到强大的量子计算机，这些技术有可能解决曾经被认为无法解决的问题，并解答困扰人类多年的问题。另一方面，我们目前仍处于所谓的 NISQ 时代。在这个时代，量子设备的使用非常有限，而这些设备的功能远远落后于人们对未来几十年的预期。
CBSE-标记方案社会科学（代码087）X类
问：提及比利时主要存在的语言；回答：比利时主要存在的语言是荷兰语和法语。22。（a）：“西班牙征服者最强大的武器根本不是常规的军事武器”。通过给出两个原因来证明上述陈述。（a）：ANS：西班牙征服者最强大的武器不是常规军事武器
行为和社会科学
翼：空速的翼展？PS-052第二位温度如何影响磁体的强度？PS-053 Micro-Fast PS-054第三名音乐流派和时间估计PS-055第二瓦特瓦特瓦特瓦特瓦，冷ps-058第三名如何影响水的表面张力？PS-060大理石过山车PS-081在太阳PS-082中排名第三的第三名首位最佳绝缘体PS-083第三名，面粉PS-084第二名的力量快速而激怒！PS-085首先在电池寿命PS-086首先获得科学ps-086高影响力PS-093第三名SALT SALT的秘密舞会在ICE ps-094 ps-094第二名磁铁磁铁磁铁drop tower ps-114第二位是哪种类型的橙汁提供最多的维生素C？PS-115第二位圣牛！牛奶成塑料？PS-131第二名可食用的炼金术，包括开菲尔PS-132第三名
社会科学中的定量应用
作者描述了多属性实用技术，这是多标准决策的一种方法。没有任何其他M.C.D.M.的参考。技术。尽管清楚地编写了它，但大多数JORS读者都会发现不必要的说明很长，只要该方法非常简单，只需要几页即可充分描述它。该方法的基础是针对参与项目的人，以确定最相关的标准并衡量获得这些属性的程度，因此可以为所考虑的每个替代方案获得总体“得分”。专着讨论了谁应该参与评估，ho \ i标准可以加权和测量以及如何计算总体“得分”。有一些关于敏感性分析的讨论。用于评估药物咨询中心的新地点的方法，洛杉矶的学校种族隔离计划以及解决房东/房客纠纷的计划。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
