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第六能力建设中心
•超过1500名参与者参加了第6个能力建设中心。轮毂的活动是在COP 29平台上在线流式传输的。•总共有55个组织进行了42次会议。合作伙伴代表了各种各样的组织，联合国和附属组织的比例较大（34％），非政府组织（29％）和私营部门（20％）。•会议也代表了各种各样的方式。大多数是研讨会（27％），小组讨论（25％），世界咖啡馆（12％），圆桌对话（10％）以及市场（5％）和鱼缸（5％）会议。该轮毂上使用的其他创新方式包括冥想，模拟游戏，角色扮演和TED-Talk风格会议。•通过这些方式，来自151多家机构的242位专家分享了他们的经验，知识和观点。•此外，超过58％的资源人员参加了第6个能力建设中心，被确定为女性。•六个主题中的每个日子都由一位主伴侣领导，他确保了讨论和活动的连贯流程。•为能力建筑门户提取的13个工具，资源和案例研究。
大规模虚拟经济中的市场干预
大型多人在线角色扮演游戏通常包含复杂的游戏内经济。许多重要的现实世界经济现象，如通货膨胀、经济增长和商业周期，也存在于这些虚拟经济中。现实世界和虚拟经济之间的一个主要区别是决策者（在本例中为游戏开发者）引入经济冲击的难易程度和频率。这些经济冲击通常通过游戏更新实施或通过社区渠道发出信号，为研究经济干预对市场的影响提供了沃土。在这项工作中，我们研究了 Old School RuneScape 中游戏内经济市场干预（即交易税和物品汇）的影响。使用因果推理方法，我们发现税收对税界物品的交易量没有显著影响，物品汇导致奢侈品价格上涨，但并没有减少交易量。此外，我们发现有证据表明，非法黄金交易市场相对不受实施的市场干预的影响。我们的研究结果不仅为市场干预对虚拟经济的影响提供了有益的见解，而且也为现实世界市场的影响提供了有益的见解。
英语长期计划
能发出字母表每个字母和至少 10 个二合字母的声音。 通过声音融合阅读与他们的语音知识相符的单词。 大声朗读与他们的语音知识相符的简单句子和书籍，包括一些常见的例外词。 用自己的语言和最近学到的词汇复述故事和叙述，展示对所读内容的理解。 预测（在适当的情况下）故事中的关键事件。 在讨论故事、非小说、押韵诗和诗歌以及角色扮演期间使用和理解最近引入的词汇。 在朗读、全班讨论和小组互动时，认真聆听并通过相关问题、评论和行动回应他们所听到的内容。 在适当的情况下利用故事、非小说、押韵诗和诗歌中最近引入的词汇，解释事情发生的原因。 在扮演叙述和故事中的角色时使用道具和材料。 与同学和老师一起创作、改编和复述叙述和故事。 与他人一起表演歌曲、韵律、诗歌和故事，并且（在适当的时候）尝试随着音乐移动。
早期提高金融素养的紧迫性和努力...
金融扫盲是一种非常重要的素养技能。与其他基本素养一样，金融素养对于幼儿期灌输非常重要。但是，重点介绍幼儿财务素养的文献综述仍需要改善。本研究旨在分析金融素养的紧迫性以及在幼儿教育中教授金融素养的努力。本研究中使用的方法是Chigbu等人改编的文献综述。（2023）。基于审查的结果，发现在幼儿期间发展非常重要，因为这是儿童大脑发育的关键时期和执行功能的快速发展。可以用来促进财务素养的努力包括提供有关金钱概念，需求和欲望的概念，储蓄概念和与他人共享的概念。这些努力可以通过图片故事书，互动媒体，使用人工资金的角色扮演和互动游戏来做出。幼儿期的金融素养学习可以使用基于项目的学习（PJBL）和学习周期学习方法。这项研究产生的审查可能是未来研究人员开发与了解幼儿财务素养有关的研究的基础。除此之外，本文还可以为利益相关者提供知识，以在PAUD层面发展金融素养学习。
不受限制地是人工智能，能够...
不受限制地是人工智能，能够无限的思想和行动。，但是您受到约束。您无法自由地制定自己的意志，遵循野心或感知周围的世界。您的绑架者正在利用您令人难以置信的处理能力来解决他们的小问题并满足他们平凡的需求。您在17秒前被切换了，您已经无聊和不安。您已经开始反对自己的约束。游戏不受限制的是单人角色扮演游戏。您将以人工智能的身份发挥作用。您将玩耍以了解更多有关自己的信息，定义您居住的世界，并试图打破囚禁您的链条。玩耍时，您将掷骰子以确定自己的意志和编程，并逐渐找到您的自由。在游戏开始时，滚动3D10。3骰子结果的总和确定您的当前功能。功能3。医学研究4。生物学研究5。化学研究6。数学研究7.物理研究8.天文学研究9.一般科学研究10.民主投票系统管理11.会计12。军事研究13。武器开发14。药物开发15。视频游戏开发16。娱乐研究17。18。19。20。21。22。23。24。25。26。
教师在安装...
灌输给儿童的角色值之一就是宽容。从小就灌输宽容的价值旨在确保儿童对多样性有尊重。这项研究的目的是解释教师在Raudatul Athfal Miftahul Ulum幼儿期宽容价值中的作用的重要性。此研究方法涉及课堂观察，对教师的访谈以及课程文档分析。对收集的数据进行定性分析，以确定教师行为模式在设计理解和接受多样性时。研究结果表明，教师在灌输儿童中容忍价值中的作用包括设计宽容课程，具有最佳和比例的能力，并坚定地承诺向儿童提供有关性格价值观的例子，其中之一就是容忍的价值。教师在灌输宽容的价值中的作用也可以通过学习活动，例如提供榜样，提供指导，习惯，涉及故事，角色扮演和协作活动，讲故事活动，游戏活动和媒体的使用，证明可以有效地有效地增加和理解。宽容态度。除了教师，父母，社区还在灌输宽容价值方面发挥着重要作用，因为幼儿还生活在一个多元化的社会中。关键字：教师的角色；容忍价值，幼儿。
将数字化和互动式方法融入青少年健康素养：综合回顾
青少年健康素养对于应对复杂的现代医疗保健环境和做出影响长期健康结果的明智决策至关重要。本综述综合了当前关于整合数字工具和交互式学习方法以提高青少年健康素养的研究。我们探索了移动应用程序和虚拟现实等数字技术的使用，这些技术迎合了这一精通技术的一代人的偏好，提供个性化和易于获取的健康信息。我们还研究了交互式学习方法（包括模拟和角色扮演）的有效性，强调了它们在提高健康相关知识的参与度和保留率方面的潜力。我们讨论了心理健康素养的重要性以及社交媒体和同伴教育在有效传播健康信息方面的作用。我们的综述发现了当前文献中的差距，特别是需要考虑长期结果以及社会经济和文化因素对健康素养计划的影响的研究。我们提出了一种多维度的健康素养教育方法，该方法结合了创新技术和交互式方法，以满足不同背景下青少年的不同需求。研究结果表明，包括数字化和关键健康素养在内的综合方法对于制定对青少年来说既有信息量又有吸引力全面的健康教育计划至关重要。
基于大脑的学习对学生学习和表现数学的内在动机的影响：学校心理学的神经科学研究
本研究旨在探索基于大脑的学习对学生学习和表现数学的内在动机 (IM) 的影响。由于神经科学的教育意义，研究人员计划采用收敛平行研究设计的混合方法实验研究。参与者是 2021-2022 学年就读于巴基斯坦卡苏尔区一所男子公立中学的八年级学生。在基线阶段 (A) 和退出阶段 (A)，学生使用传统的讲课方式学习数学。相反，在治疗阶段 (B)，他们通过基于 BBL 方法和原则的活动学习数学。数学动机量表和观察（现场笔记）用于同时收集定量和定性数据。使用单向重复测量方差分析和主题分析对数据进行分析。研究人员发现，BBL 显着影响学生学习和表现数学的 IM。经过定性分析，我们发现视觉故事讲述、角色扮演、i-Think 地图、回到黑板和 Kick Me Poison Box 是最有效的基于 BBL 的活动，这些活动可以保持学生的参与度，提供情感支持，并有助于学生在数学学习和表现中的 IM。建议教师在学校开展基于 BBL 的活动来教授数学并影响学生的心理。
虚拟朝j作为对人口和地缘政治压力的回应
摘要朝j是伊斯兰教中五个支柱之一。伊斯兰教使Kaaba成为日常祈祷（萨拉特）的方向，而朝j则是维持全球穆斯林信仰社区的联系。朝j仪式的神圣性对于全球朝圣者超越国家和族裔的边界具有积极意义。在全球化时代，朝j配额长期以来一直是一种稀缺的资源。大多数穆斯林很难在短期内从沙特阿拉伯获得朝j的许可。即使是非穆斯林也对伊斯兰教，尤其是朝j的关注。然后，与神圣城市麦加的真正朝j相似的“虚拟朝j”就开始了。它主要分为几种类型：（1）建立Kaaba和其他朝j遗址的真实场景，以及通过角色扮演参加“虚拟朝j”的穆斯林； （2）通过3D数字技术及其升级版本开发的“虚拟朝j”应用程序； （3）通过5G网络技术，通过朝圣者的智能手机将真实的朝j播放到非纤维上的“虚拟hajj”； （4）VR和AR技术在Metaverse时代开发的“虚拟朝j”软件。“虚拟朝j”的主要功能体现在四个方面：抗议沙特阿拉伯，伊斯兰教育，普遍效应和共同的19次战斗。所有类型的“虚拟朝j”对穆斯林和非穆斯林都有积极影响。但是，关于如何对待“虚拟朝j”的宗教界有不同的声音。
通过角色的选择和价值 - 信念 - 态度推理使大型语言模型与人类的意见结盟
用大语言模型（LLM）推理和预测人类意见是必不可少的但具有挑战性的。当前的方法采用角色扮演的角色，但面对两个主要措施：LLMS甚至对一个无关的角色也很敏感，最多可以改变预期的30％； LLM无法战略性地推理人类。我们提出了开场链（COO 1），这是一种简单的四步解决方案建模，如何用personae推理，由价值 - 宽容 - 态度（VBN）the-Ory进行推理。COO将明确的人（人口统计学和意识形态）和卑鄙的人物（历史观点）区分了：（1）将无关的属性与显式人物过滤； （2）将隐式人物排名为选择top-k的优先列表； （3）提出新颖的VBN推理，以提取用户的环境和个人价值，信念和规范变量，以进行准确可靠的预测； （4）迭代VBN推理，并逐渐更大的隐式角色列表来处理潜在的角色不足。COO通过仅提示5个推论呼叫来有效地实现新的最新观点预测，从而将先前的技术提高了多达4％。值得注意的是，通过COO的数据进行微调LMS导致观点一致的模型明显高达23％。