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从现成的聊天机器人转移到用户设计的...
本研究研究了大语模型（LLM）的聊天机器人在第二语言中的应用（L2）学习，重点关注三个聊天机器人构建平台，例如Chatgpt，Poe AI和PI。参与了韩国的96位职前教师，研究了他们对通过这些平台建立的有关人类友善，教学实用性以及特定优势和劣势的聊天机器人的看法。参与者被要求使用这些平台创建面向任务的聊天机器人，并与之交谈。这些发现揭示了聊天机器人中对人类风格的各种看法，PI评价最高。关于L2学习的有用性，通过所有三个平台构建的聊天机器人都被认为是有益的，尤其是用于参与现实的场景并提供真实的，适合上下文的表达式。每个平台都表现出独特的优势，但也显示出一些局限性，我们提供了教学含义。总体而言，本研究为聊天机器人辅助语言学习的不断发展的领域做出了贡献，展示了基于LLM的平台在创建自定义L2 Learning Chatbots方面的实用性。
公职人员空缺通告
公务员职位空缺通告 2022 年第 27 号出版物 发布日期 2022 年 7 月 22 日 1. 简介 1.1 本通告（12 月除外）每周发布一次，其中包含公务员部门的空缺职位和职位广告。 1.2 尽管本通告是由公共服务和行政部发布的，但该部对广告内容不承担任何责任。有关广告的问询必须联系相关的广告部门。 2. 候选人须知 2.1 必须将 Z83 表格上的申请连同申请人的培训、资格、能力、知识和经验的详细信息（如有必要，可在单独的纸张或简历上填写）转发给空缺职位所在的部门。注意：申请人必须使用自 2021 年 1 月 1 日起生效的新 Z83。2.2 申请人必须在申请中注明职位空缺的参考编号。2.3 需要有关所招聘职位的更多信息的申请人必须向职位空缺所在的部门咨询。不得联系公共服务和管理部获取此类信息。2.4 必须确保申请在适用的截止日期或之前送达相关广告部门。3. 部门指示 3.1 必须提请所有员工注意本通告的内容。3.2 必须确保宣布的超额员工了解所招聘的职位空缺。必须协助超额群体中的潜在候选人及时申请职位空缺并在适用的情况下参加面试。 3.3 当确定空缺职位以提高代表性时，应适用《1998 年就业公平法》第 15 条（平权行动措施）和第 20 条（就业公平计划）的规定。此类空缺职位的广告应说明，旨在通过填补空缺来提高代表性，并且将优先考虑那些调动/任命能提高代表性的人员。 3.4 必须根据适用于公务员就业的相关措施对候选人进行评估和选拔。 4 SMS 入职前证书 4.1 要访问 SMS 入职前证书课程并了解更多详情，请单击以下链接：https://www.thensg.gov.za/training-course/sms-pre-entry-programme/。有关课程的更多信息，请访问 NSG 网站：www.thensg.gov.za。修订：规划监测和评估部：请注意，以下 1 个职位助理主任：总统热线已在 2022 年 7 月 15 日发布的第 25 号公务员职位空缺通告中公布，编号：027/2021 已修订如下 (1) 助理主任：总统热线必须是参考编号：027/2022；截止日期仍为 2022 年 7 月 29 日，已经使用错误参考编号申请的候选人无需重新申请。
MILPERSMAN 1900-015 分离，舰队预备队...
1.目的。发布提交定期离职、舰队预备役和退休方案的程序和时间表。就本文而言，“离职”是指离职、退休和舰队预备役（不包括行政离职、临时残疾退休名单 (TDRL) 或永久残疾退休名单 (PDRL)）。2.政策 a。完整、可操作的离职方案可在离职前 5-9 个月提交给交易服务中心 (TSC) 诺福克。为了使分离活动符合参考 (a) 中指示的海军标准时间表和国防财务会计服务 (DFAS) 处理时间表，必须在服役人员的临时工作 (PTDY)、分离假或分离日期（以最早的日期为准）开始前至少 60 天提交所需的关键支持文件 (KSD)。满足所需的提交时间表可防止在完成分离命令和 DD-214 现役解除或退伍证书以及处理最终和退休工资和福利（如果适用）方面出现不必要的延误。如果 DD-214 未在服役人员因 PTDY 或分离假离开指挥部前 14 个日历日完成，TSC 人员可以通过将其标记为“无法获得签名”来最终确定服役人员的 DD-214。
教师教育中的人工智能和学习分析：系统评价
摘要：近年来，人工智能（AI）和学习分析（LA）被引入教育领域，它们的使用在增强教学和学习过程方面具有巨大潜力。研究人员致力于将这些技术应用于教师教育，因为他们看到了技术对教育的价值。因此，有必要对教师教育中人工智能和学习分析的文献进行系统回顾，以了解它们在该领域的影响。我们的方法遵循 PRISMA 指南，并确定了 30 项与教师教育相关的研究。本综述根据研究目标、参与者、数据来源和用于增强教学和学习活动的工具，分析和讨论了人工智能和学习分析融入教师教育的几种方式。研究结果表明：（a）研究重点是研究在职前和在职教师在教学实践中使用人工智能和学习分析的行为、看法和数字能力；（b）主要数据来源是行为数据、话语数据和统计数据； (c) 大多数研究都采用了机器学习算法；(d) 很少有研究提到伦理审查。这些影响对教师和教育当局来说很有价值，可以为他们关于有效使用人工智能和算法技术支持教师教育的决策提供参考。
未来教师的价值体系和价值偏好...
摘要 当今社会需要在生活的各个领域建立道德、更持久的秩序，为人类进一步发展奠定坚实的基础。学校教育触动了孩子们的道德行为，因为它在灌输正确的价值观方面起着至关重要的作用。这将使他们在成长过程中受益匪浅。成年后，他们可以在社会生活中实践他们在成长阶段吸收的价值观。因此，价值观教育应该是教师培训的主要关注点，因为教师有责任塑造儿童的思想，这些思想决定了他们以后生活中的行为和行动。本研究考察了未来教师的价值观体系和价值观偏好。随机选择了 330 名 B.Ed. 课程的在职前教师作为样本，并采用 Rokeach 价值观调查 (RVS) 进行研究。研究表明，未来的教师以自我为中心，关注他们存在的最终状态，表现出他们对自由、舒适和友谊的倾向。然而，研究发现，他们的行为方式更倾向于勤奋、有责任感和开放的心态。研究建议，课程与教学应为理论和实践工作提供必要的投入，使预备教师认识到平等、和平、自尊和诚实等价值观的重要性。
A/14/6/ 总干事关于人力资源管理和趋势的报告
现行任期政策和计划中的高级职员离职情况。继任计划有助于制定积极主动的战略，以填补管理和专业职位中的关键职位。迄今为止，该机构已成功完成了 IRENA 创新和技术中心 (IITC) 主任和行政和管理服务 (AMS) 主任职位的招聘。此外，知识、政策和财务中心 (KPFC) 主任和规划和项目支持 (PPS) 主任职位的招聘流程也在顺利进行中。KPFC 主任职位的面试流程已经完成。KPFC 主任和 AMS 主任的任命将于 2024 年初实施。鉴于目前人力资源团队的时间表紧迫且人员严重短缺，该机构聘请了一家信誉良好的高管搜索公司，协助招聘和选拔这些职位的合格候选人。目前的继任计划设想，D1 和 P5 级别的职位将在现任者离职前 9 至 12 个月公布。此外，各部门主管将继续负责培训和培养员工的能力，以接替离职的高级同事或充当后备。这种方法旨在确保今后高级和中层管理职位的平稳过渡和连续性。
初始 H-1B 申请 - Dashew 中心 - 加州大学洛杉矶分校
电话：(310) 825-1681，传真：(310) 206-1612 UCLA 内部的 H-1B 转职案例 如果您的部门想要聘请从 UCLA 其他部门转职的 H-1B 持有人，则必须通过 Dashew 中心处理转职。DCISS 将收取 400 美元的服务费，以协助处理部门间 H-1B 持有人的转职。招聘部门负责确定支付费用的资金。服务费必须通过充值订单请求支付。如果我们确定现有的 UCLA H-1B 申请需要修改，因为转职涉及重大变更，那么 400 美元将被视为 DCISS 处理修改申请的服务费。请在转职前向 Dashew 中心提交以下文件。个人简历表（见下页）请填写所有部分和 I-129 出口管制合规认证页面。已完成的补足订单请求（原 P-39） 处理 H-1B 转移案件的补足费用为 400 美元。表格可在“表格”菜单中找到。 新首席研究员的来信 请参阅“表格”菜单中的部门转移信样本。请保留一份副本作为记录，并将所需文件寄送至： Sylvia Ottemoeller The Dashew Center, 106 Bradley International Hall Campus 137907 (310) 825-1681
思维导图：PDS 中基于研究的教学策略
这些目标并不是直线性的，而是不断交叉和融合。无论是合作制定议程、解决艰难的人事决策问题，还是为在职前或在职教师制定专业发展战略，我们发现，无论谈话主题是什么，我们的试金石始终是对两个核心目标的共同承诺（Kessler & Wong，2008）。根据美国教育研究协会 (AERA) 的研究，结合大学课程和当地学校之间的合作伙伴关系的教师教育计划对学生成绩有积极影响（NCATE，2006）。该大学的教育硕士教学计划 (MEdT) 是一个为期两年的课程，面向已经拥有文科或理科学士学位的学生。这是一个基于实地、以学习者为中心的计划，专注于使用探究、反思和协作来支持未来课堂教师的成功。在四个学期中，MEdT 学生将完全沉浸在学校环境中，在 Moanalua 中学与资深教师和指导教师一起教学、学习和反思实践。Moanalua 中学为 860 名七年级和八年级学生（其中约三分之一是军人家属）提供多元化的社会经济和种族服务。根据最近的学生资料数据，45% 的学生是亚裔，25% 是白人，9% 是太平洋岛民，6% 是黑人，15% 是其他人种。约 8% 的学生接受特殊教育服务，5% 的学生接受英语作为第二语言
心理学学生中神经霉素的流行
神经科学可能会有助于教育实践，但神经菌在全球范围很普遍。关于学习，记忆和大脑的某些误解在不同的群体中普遍存在，很难消除。弥合差距可能太远了。但是，心理学可以作为这些遥远领域之间的桥梁。本研究检查了心理学专业的神经菌的认可。使用了基于20个神经术和20个神经术的在线问卷。此外，还评估了大学和媒体暴露的神经科学暴露。样本由奥地利的心理学学生（n = 116）组成，并与教师培训样本进行了比较。使用信号检测理论，卡方检验，非参数相关分析和独立样本t检验比较不同的组。可以在大学开始时在大学开始的神经科学暴露与心理学学生的休闲时间之间没有相关性。在这里，同样的误解是最普遍的 - 与教师培训的学生相比。结果显示，两组之间在歧视能力和反应偏见方面存在显着差异。尽管心理学专业的学生具有最普遍的误解，但他们的一致性差异很大。报道的研究表明，心理学学生样本中神经霉素的辨别能力和较低的反应偏见。在单个项目级别上，他们在拒绝某些神经术方面的表现要比职前教师更好。总而言之，一些神经科学和教学心理学培训提高了区分真实和虚假陈述的能力。因此，直接解决研究计划中的这些误解（老师培训和心理学）可能会减少神经菌的认可。
生成式人工智能作为学习伙伴和教学助理
摘要 — 为了揭示在职前教师 (PST) 对生成人工智能 (GenAI) 应用程序的用户体验和看法，我们调查了 167 名加纳 PST 将 GenAI 作为学习伙伴和教学助理的具体用途以及他们对这些应用程序的态度。通过探索性因素分析 (EFA)，我们确定了影响 PST 对 GenAI 态度的三个关键因素，即教学、学习以及道德和倡导因素。这些因素的平均分数表明他们对 GenAI 的态度普遍积极，表明他们高度认同 GenAI 有潜力增强 PST 的内容知识和获取学习和教学资源，这反过来又减少了他们在学习和教学实践中对同事帮助的需求。研究结果特别表明，PST 使用 GenAI 作为学习伙伴来获取阅读材料、深入的内容解释和实际示例，并作为教学助理来增强他们的教学资源、制定评估策略和课程计划。回归分析表明，年龄、性别和学习年份等背景因素无法预测 PST 对 GenAI 的态度，但年龄和学习年份可以显著预测他们使用 GenAI 的频率，而性别则不能。这些发现表明，年龄较大的 PST 和在教师教育计划中学习较久的 PST 可能会更频繁地使用 GenAI，但他们对该应用程序的看法保持不变。然而，PST 担心 GenAI 应用程序提供的信息的准确性和可信度。因此，我们建议需要解决对 GenAI 准确性和可信度的担忧，确保 PST 可以在他们的教师培训计划中自信地依赖这些应用程序。此外，我们建议采取有针对性的策略，将 GenAI 更有效地整合到 PST 的学习和教学过程中。