XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System自我调节
系统评价
神经反馈 (NF) 旨在通过增强自我调节技能来改变神经活动。在过去十年中，NF 作为许多躯体和精神疾病（尤其是 ADHD）的潜在干预选择受到了广泛关注。然而，安慰剂对照试验表明，与常规治疗和假治疗相比，NF 的优势不足。有人认为，NF 效果有限的原因可能是参与者在自我调节目标神经活动方面面临挑战。尽管如此，当仅考虑所谓的“标准协议”，例如慢皮质电位 NF 训练 (SCP-NF) 时，也有证据支持 NF 功效。这项遵循 PRISMA 标准的 PROSPERO 注册系统综述在文献数据库中搜索了应用 SCP-NF 协议的研究。我们的综述重点关注自我调节成功的操作化，以及可能影响自我调节评估的协议细节。这些细节包括：电极放置、试验次数、每次试验的长度、训练模式比例、人工制品处理和技能转移到日常生活中。我们确定了 2000 年或以后发表的总共 63 份合格报告。SCP-NF 协议细节在大多数变量上差异很大，除了电极放置。然而，由于商业系统的可用性增加，协议细节趋于统一。虽然令牌系统在 ADHD 的 SCP-NF 中很受欢迎，但只有一半报告了基于绩效的组件。此外，转移练习已成为 SCP-NF 的主要部分。此外，还确定了调节成功的多种操作，限制了研究之间的可比性，也许限制了所谓的转移练习的实用性，其目的是促进自我调节技能转移到日常生活中。虽然利用 SCP 作为脑机接口的研究主要侧重于获得成功的自我调节，但临床导向的研究往往忽略了
可解释的人工智能，用于数据驱动的反馈和智能行动建议，以支持学生自我调节 Muhammad Afzaal
摘要 自我调节学习 (SRL) 是一种认知能力，在促进学生有效制定策略、监控和评估自己的学习行为方面具有明显意义。研究表明，缺乏自我调节学习技能会对学生的学业成绩产生负面影响。有效的数据驱动反馈和行动建议被认为对 SRL 至关重要，并显著影响学生的学习和表现。然而，向每个学生提供个性化反馈的任务对教师来说是一个重大挑战。此外，由于大多数课程的学生人数众多，为个性化建议确定适当的学习活动和资源的任务对教师来说也是一个重大挑战。为了应对这些挑战，一些研究已经探讨了基于学习分析的仪表板如何支持学生的自我调节。这些仪表板提供了一些关于学生成功和失败的可视化（作为反馈）。然而，虽然这种反馈可能有益，但它并没有提供有见地的信息或可行的建议来帮助学生提高学业水平。可解释的人工智能 (xAI) 方法已被提出来解释此类反馈并从预测模型中产生见解，重点关注学生在正在进行的课程中需要采取的相关行动以改进。此类智能活动可以作为数据驱动的行为改变建议提供给学生。本论文提供了一种基于 xAI 的方法，可以预测课程表现并计算信息反馈和可操作的建议，以促进学生的自我调节。与以前的研究不同，本论文将预测方法与 xAI 方法相结合，以分析和操纵学生的学习轨迹。目的是通过为该方法提供的预测提供深入的见解和解释，为学生提供详细的、数据驱动的可操作反馈。与单独的预测相比，该技术为学生提供了更实用和有用的知识。所提出的方法以仪表板的形式实施，以支持大学课程中学生的自我调节，并对其进行了评估以确定其对学生学业成绩的影响。结果表明，仪表板显着提高了学生的学习成绩并提高了他们的自我调节学习技能。此外，研究发现，所提出的方法提出的建议对学生的表现产生了积极影响，并帮助他们进行自我调节。
1994 年至 2024 年第二语言或外语教学中基于策略的教学和自我调节学习的文献计量和内容分析
近年来，基于策略的教学 (SBI) 和自我调节学习 (SRL) 在英语作为外语 (EFL) 和英语作为第二语言 (ESL) 环境中的作用受到越来越多的关注。这些策略在提高语言习得方面显示出了希望。例如，最近的研究考察了如何将 SRL 策略融入写作教学中，以帮助有写作困难的学生 (Bewley，2020 年；Smith 等人，2020 年)。同样，一些研究考察了阅读策略的作用及其对提高学习成果的影响 (Li 等人，2022 年；Li 和 Gan，2022 年；Li 等人，2024 年)。其他语言领域的研究，如口语 (Uztosun，2020 年)、词汇 (Araya Pérez 等人，2013 年；Fatemipour 和 Najafgholikhan，2015 年；An 等人，2021 年)、写作 (Woo
注意力缺陷/多动障碍：你需要知道什么
神经反馈是一种非侵入性技术，其中电子设备监测和记录人的大脑活动，为他们提供即时反馈以支持自我调节。该设备通过脑电图或功能磁共振扫描等方式测量大脑活动，并将信息反馈给患者，通常以计算机屏幕或视觉提示的形式。通过这种反馈，人们学会自我调节大脑活动，以直接改变相关行为。假设通过重复的实时信息，人们可以改变他们的内部大脑活动，对行为和认知产生可观察到的影响。
情商
自我管理 - 为了有效地实现您的总体职业目标或给定任务中的目标，您必须使用明确定义的方法来开展这些活动。这包括设定目标、决策、规划和安排。完成任务后，您必须评估这些方法的成功性。自我意识 - “了解”自己是准确感知自己的技能和知识、价值和责任的能力。无论是个人还是职业，它都对您所能提供的东西充满信心。自我意识不仅对一个人的自尊很重要，而且也是完全接受或改变过程的第一步。自我调节 - 自我调节是“自我控制”的另一个术语，它被定义为控制自己的情绪、欲望和行为以达到积极结果的能力。自我调节有时很难，因为“表达你的感受”很重要。虽然这可能部分正确，但在表达自己的感受和避免不必要的紧张之间找到平衡的艺术是自我调节。自我激励 - 安德鲁·卡内基用他的名言说得最好：“无法激励自己的人必须满足于平庸，无论他们的其他才能有多出色。”自我激励是生活中出类拔萃的重要组成部分。你必须学会激励自己，因为你不能依靠别人来为你做这件事。无论情况有多糟糕，你都必须知道如何鼓励自己。
在线高等教育中，善解人意的聊天机器人反馈对开发计算机能力，动机，自我调节和元认知推理的有效性
在人工智能的最前沿，本文深入研究了同理心理，以彻底改变计算机能力的获取，并促进在线高等教育中的动机，监管和元认知动态。先前关于学生处理移情反馈的研究是有限的，通常会忽略学习表现及其对学生动机，自我调节和元认知推理的影响。目的是分析在线学习中这四个问题的同理心反馈，认知和情感的有效性。使用了准实验设计，其中将对话代理DSLAB-BOT集成到教学大纲和信息技术基础架构中。在线大学分布式系统课程（n = 196）的学生，通过单级集群概率抽样选择。他们分别分为实验组和对照组，分别从DSLAB机器人和老师那里获得反馈。结果表明，除了一项（自我效能感）和自我调节外，两组之间的学习绩效，动机或自我调节之间没有显着差异。在13个认知（1-4、6、7、9-15）和七个情感（1、4-9）聊天机器人反馈类型之间存在牢固的相关性，具有概念上的变化（MRCC）和个人成长和理解（MRPGU）。相似的聊天机器人反馈类型的权重很高，表明这些反馈对元认知推理组件的明显影响，甚至是自我反射（MRSR）。此外，特定的移情反馈类型对于强烈培养MRCC，MRPGU和MRSR至关重要。总而言之，同理心聊天机器人的反馈与人类教师的反馈在促进学习，动机和自我调节方面一样有效。从业人员应考虑这些特定类型的移情反馈，以供未来的移情代理人配置。
子宫内膜异位症患者的疼痛严重程度和抑郁症状_介导负体意识和感知性自我调节
摘要：与子宫内膜异位有关的疼痛可能与抑郁症状有关。尽管越来越多的证据支持了这种关联，但基本的基本机制仍然很清楚。对身体外部和内部刺激的看法受损可能涉及此过程。这项研究旨在评估2个间断方面的两个方面的中介作用 - 对身体信号的意识和感知性自我调节 - 子宫内膜异位症女性的疼痛严重程度与抑郁症状之间的关联。从子宫内膜异位症和慢性骨盆疼痛门诊门诊以及通过患者关联并完成自我报告的仪器中，总共有301名报告了子宫内膜异位症诊断的患者。进行了平行的介质裂解。几乎一半的女性（48.2％）报告了自我评级量表截止值的抑郁症状。疼痛严重程度显着预测抑郁症状（β= .39，95％的自举置信区间[CI] [.719，1.333]）。负体意识（β= .121，95％Bootstrap CI [.174，.468]）和感受性自我调节（β= .05，95％Bootstrap CI [.035，.252]）部分地介导了这种关系。我们的发现表明，疼痛可能会干扰身体作为平静和安全的源泉的感知，从而限制了个人有效调节情绪的能力。未来的研究应进一步探索这些机制，并评估着专注于互感的干预措施的功效，以增强子宫内膜异位症患者的心理健康。透视图：本文首次研究了子宫内膜异位症女性疼痛严重程度与抑郁症状之间的关系中2个方面的潜在作用。这些发现可能有助于促进有关复杂抑郁周期中涉及的机制的知识。
