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教师支持和学生学习人工智能的积极性
基于智能 (AI) 的聊天机器人 Chiu, TKF、Moorhouse, BL、Chai, CS 和 Ismailov, M. (2023)。教师支持和学生使用基于人工智能 (AI) 的聊天机器人学习的积极性。交互式学习环境，高级在线出版物。https://doi.org/10.1080/10494820.2023.2172044
1 人工智能支持的数据分析提升学生的积极性......
人工智能支持的数据分析可提高学生的积极性并减轻物理教育中的压力 Jannik Henze 1 、André Bresges 1、Sebastian Becker-Genschow 2 1 科隆大学物理教育研究所，50931 科隆，德国 2 科隆大学数字教育研究中心，50931 科隆，德国 摘要。人工智能 (AI) 融入物理教育，为数据分析和概念学习带来了新方法。对人工智能支持的方法和传统的基于 Excel 的方法进行比较分析，发现在促进对摆锤实验的理解方面，它们各有优势和局限性。本研究探讨了人工智能辅助工具（例如基于 ChatGPT 的自定义聊天机器人）与传统基于 Excel 的方法在物理教育中的整合，结果表明，虽然两种方法都能产生相当的定量学习收益，但人工智能工具具有显著的质量优势。这些包括增强情感参与度和提高积极性，凸显了人工智能创造更积极、更支持性学习环境的潜力。自适应人工智能技术在支持结构化、数据密集型任务方面具有重要前景，强调了将其与教育实践进行深思熟虑、平衡整合的必要性。
企业培训活动中如何调动员工积极性
正式培训信息的数据库，并确保及时收集和传播信息给海军各级部门、国防部各部门、机构、服务、承包商和授权外国政府。该信息系统旨在支持海军培训活动、校舍、学习中心、培训支持中心等的管理和行政职能。CeTARS 包括各种功能，如人员管理、学生培训管理、课堂支持管理、课堂活动资源调度、出版物和设备管理、系统实用程序、学生测试和评估、用户反馈报告和相关行政支持。CeTARS 是培训课程描述和统计信息的官方来源，并根据海军的要求提供学生和培训信息。有关 CeTARS 的进一步描述，请参阅参考资料 (a)。3. 定义：https://aux.prod.cetars.training.navy.mil/ch/WebHelp_Pro/CETARS_Help.htm
临终时的化疗和靶向治疗会影响姑息治疗的积极性
生命最后一个月内接受化疗，没有。 （%） 特征 总计 是 否 p 值 585 87 498 年龄 ≤ 50 55 18（0.33） 37（0.67） ＜0.001 50-59 142 21（0.15） 121（0.85） 60-69 249 33（0.14） 216（0.86） 70-79 79 11（0.16） 68（0.84） ≥80 60 2（0.04） 58（0.96） 性别 男 320 51（0.16） 269（0.84） 0.722 女 265 36（0.14） 229（0.86） 家庭照顾者 儿子或女儿 153 29（0.16） 124 (0.84) 配偶 221 33 (0.15) 188 (0.85) 其他 211 25 (0.12) 186 (0.88) 既往治疗 一线 102 18 (0.18) 84 (0.82) 0.042 二线 198 30 (0.15) 168 (0.85) 三线 190 30 (0.16) 160 (0.84） 四线及以上 95 9 (0.09) 86 (0.91) 癌症类型 肺癌 148 25 (0.17) 122 (0.83) 0.632 乳腺癌 113 16 (0.15) 97 (0.85) 结直肠癌 85 14 (0.16) 71 (0.84)妇科肿瘤 59 7（0.12） 52（0.88） 胃癌 50 5（0.11） 45（0.89） 胰腺癌 32 3（0.10） 29（0.90） 其他 98 17（0.18） 81（0.82） 有合并症 0.026 有 373 67（0.18） 306（0.82） 无 212 20（0.09） 192（0.91） 体能状态 0 105 29（0.28） 76（0.82） ＜0.001 1 142 21（0.15） 121（0.85） ≥ 2 338 38（0.11） 301（0.89）
在社区疫苗接种和检测点，家长对疫苗接种的积极性较高
•Jamie Naso，MPH（jnaso@bu.edu）1•Susy Rojas（surojas93@gmail.com）2•詹姆斯·彭（James Peng）路易斯·卢比奥（Luis Rubio），医学博士（luis.rubio@ucsf.edu）3•Diane Jones，RN（dijossf@gmail.@ucsf.edu）3•valerie tulierlawaai（apachesol@sbcglobal.net）2我。美国加利福尼亚州5湾地区的静脉和实验室服务，美国加利福尼亚州旧金山，美国旧金山，旧金山，加利福尼亚州，美国8个生物统计局，公共卫生学院，加利福尼亚大学伯克利分校，伯克利分校，加利福尼亚州伯克利，加利福尼亚州 *
环境积极性，竞争战略和市场绩效：环境声誉的中介作用
s.adomako@bradford.ac.uk摘要本文研究了中小型企业（SMES'）积极主动的环境策略对市场绩效的影响，通过中介环境声誉的中介机制。此外，我们研究了竞争策略在环境声誉市场绩效Nexus上的潜在调节作用。从223个中小型企业收集数据。使用分层多元回归分析，结果表明，积极的环境策略会积极增强环境声誉。此外，主动环境战略对市场绩效的影响是由环境声誉介导的。此外，我们的发现显示了采用差异化策略但对于采用低成本和综合策略的公司而言，环境声誉与市场绩效之间的关系更大。我们的研究提供了几种理论和实际含义。关键字：竞争策略，环境声誉，环境策略；市场表现；加纳;中小企业
基于喜欢或钦佩的人的人工智能虚拟导师可以提高学习积极性并培养积极的情绪
摘要 —本文介绍了一项有 134 名参与者的研究结果，该研究旨在探索从与人们喜欢或钦佩的人相似的人工智能生成的虚拟教师那里学习的效果。鉴于教师在塑造学习体验方面发挥的重要作用，以及最近对在线教育的需求激增，我们研究了人工智能生成的教师激发学习的潜力。生成人工智能的最新进展使得根据当今、历史或虚构人物的相似性创建虚拟教师变得容易，从而能够根据材料、背景和学生定制视频教师。我们发现，虽然更高的喜欢和钦佩程度不会导致考试成绩提高，但它们可以显著提高学生的学习积极性，培养更积极的情绪，并提高他们对人工智能生成的教师作为有效教师的评价。
流体的自我概念：大脑如何保持相互联系的自我概念的连贯性和积极性，同时结合社会反馈
人们将社会反馈的实例视为相互依存的，对他们的整个自我概念的潜在影响。人们如何在自我概念中保持积极和连贯性，同时从反馈中更新自我观看？我们提出了一个净工作模型，描述了大脑如何代表特征之间的语义依赖关系，并使用此信息来避免阳性和连贯性的总体丧失。男性和女性参与者在进行自我评估任务中都会收到社交反馈，同时进行功能性磁共振成像。我们通过将增强学习模型纳入网络结构中来建模自我更新。参与者从正面反馈中得知，从积极的反馈中学到了更快的学历，并且不太可能改变网络中具有更多依赖性的性状的自我查看。此外，参与者在网络关系中返回了传播的反馈，同时根据网络相似性检索先前的反馈以告知正在进行的自我查看。在腹侧前额叶皮层（VMPFC）中激活反映了受约束的更新过程，以使积极反馈导致更高的激活和负面反馈对具有更多依赖性的性状的激活减少激活。此外，VMPFC与网络中先前自我评估的性状相对于特征的新颖性有关，并且鉴于先前的反馈相关性，角回与更确定性的自我确定性相关。我们建议，有选择地增强或减轻社会反馈并检索过去相关经验以指导正在进行的自我评估的神经计算可能支持整体积极和连贯的自我概念。
流动的自我概念：大脑如何在融入社会反馈的同时，保持互联的自我概念的连贯性和积极性
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