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预测情感和认知学习结果
大气条件的最新变化在地球表面施加了很大的压力，导致态度变化，对生存和生活方式的恐惧。学校并不来自气候条件变化的这些影响。因此，这些研究。检查了气候变化向量之间的联系，例如课堂温度变化，持续的干旱，中学生的严重洪水发生，班级参与和中学生的学习成绩。这项研究采用了事后研究设计，总共使用了1,881个进行数据收集。将两种研究工具，气候变化量表和班级出勤，班级参与和学术绩效量表用于数据收集。使用因子分析对仪器进行验证，以评估项目的维度，并使用组件分析和varimax旋转获得因子。为了评估原理的适应性和可接受性，使用最大似然估计方法进行了验证性因素分析（CFA），并且探索性因素分析和CFA的因子负载并没有太大差异。使用简单和多线性回归技术分析收集的数据。结果表明，相对，持久，严重的洪水和课堂温度变化对学生的班级参与，上课和学业表现产生了重大贡献。陈述了研究的含义和建议。同样，变量；当综合检查时，严重的洪水，干旱和课堂温度有助于班上出勤，班级参与和学生学业表现的差异。
MSC认知学习技术 - 素海学。 ...
MSc in Cognitive Sciences, Learning, and Technology (CogSci & LT) 2 Program Outcomes 4 Program Specific Outcomes (PSOs) 4 Job Perspectives 4 INTRODUCTION TO COGNITIVE SCIENCES 6 PHILOSOPHY OF COGNITIVE SCIENCE AND MIND 9 COGNITIVE PSYCHOLOGY AND NEUROSCIENCE - PART 1 15 INTRODUCTION TO LEARNING AND INSTRUCTION 20 RESEARCH METHODOLOGY I: INTRODUCTION TO RESEARCH METHODS 23 NEUROPHYSIOLOGY AND LEARNING TECHNOLOGIES LABORATORY 26 MASTERY OVER MIND (MA OM) 27 Semester 2 29 INTERFACES FOR LEARNING 29 COGNITIVE ANTHROPOLOGY 32 SOFT CORE (Options) 39 RESEARCH METHODOLOGY II: ADVANCED QUANTITATIVE DATA ANALYSIS 40 RESEARCH PROJECT I 44 VEDANTA IN DAY-TO-DAY LIVE (22AVP103) 45 Semester 3 47 LIVE-IN-LABS 47 RESEARCH PROJECT II 49 SOFT CORE (Options) 50 SOFT CORE (Options) 51 ELECTIVE I & II 52 Semester 4 53 INTERNSHIP 53 RESEARCH PROJECT III 54组织会议/研讨会55选修III和IV 56专业57 I-用户体验（专业）57游戏设计57学习技术的需求60评估学习技术的有效性63
GrapHD：基于图的超维记忆，用于类似大脑的认知学习
记忆是一项基本功能，它使当今的机器学习算法能够为每个预测提供高质量的学习和推理。记忆为算法提供了先验知识，以保持上下文并确定其决策的信心。不幸的是，现有的深度学习算法对记忆的概念很弱且不透明。大脑启发的超维计算 (HDC) 被引入作为人类记忆的模型。因此，它通过使用计算上可处理且在描述人类认知方面数学严谨的向量来模仿大脑记忆的几个重要功能。在本文中，我们介绍了一个大脑启发系统，该系统表示关系图上的 HDC 记忆能力。我们提出了 GrapHD，即表示高维空间中基于图的信息的超维记忆。GrapHD 定义了一种表示复杂图结构的编码方法，同时支持加权和非加权图。我们的编码器将所有节点和边的信息分散到完整的整体表示中，以便没有一个组件比另一个组件更负责存储任何信息。然后，GrapHD 在编码记忆图上定义了几个重要的认知功能。这些操作包括记忆重建、信息检索、图匹配和最短路径。我们的广泛评估表明，GrapHD：(1) 通过为学习算法提供短期/长期记忆的概念，显著提高了学习能力；(2) 支持基于记忆图的认知计算和推理；(3) 支持全息类脑计算，对噪声和故障具有很强的鲁棒性。
开发基于情报的互动电子书，以提高排泄系统上的批判性思维能力和认知学习成果
Abstract: This research aims to produce a feasible interactive ebook based on multiple intelligence for 11th-grade students of Senior high school, determine the effectiveness of an interactive ebook based on multiple intelligence on excretion system to improve the critical thinking ability of 11th-grade students of Senior High School, determine the effectiveness of interactive ebook based multiple intelligence on excretion system to improve cognitive learning outcomes of 11th-grade students of Senior High School.多个基于智能的交互式电子书是由Flip PDF Corporate应用程序设计的，其HTML5输出通过Web2APK转换为Android应用程序。用于此开发的方法是与4D（定义，设计，开发和传播）研究模型的研发（R＆D）。进行了研究的抽样方法是随机抽样的。使用一个实验类和一个对照类方法。SMA Negeri 1 Ngemplak中的这项研究。数据收集技术正在使用访谈，有远见，测试和后测试。电子书验证是由材料和媒体验证者进行的。数据分析技术使用了IBM SPSS的多元测试24.电子书有验证，并从生物学老师那里获得了92,6％的奖励，这意味着电子书是有效的，可以在生物学学习中使用。效果大小显示为0.290，用于批判性思维，认知学习结果为0.159，这意味着电子书对两种能力都有很高的影响。关键字：多个智能；排泄系统； Sman 1 ngemplak简介
基于社会认知学习和数学自我效能感的学生数学推理能力的概述
摘要：详细的数学推理能力可以帮助学生理解更高的数学能力，包括证明，解决问题和批判性思维。但是，根据调查和研究，学生的数学推理能力很低，需要大大关注。因此，本研究旨在通过考虑学生的数学自我效能（MSE）来获得获得社会认知学习模型（SCL）模型（SCL）模型（SCL）模型（SCL）模型（SCL）模型（SCL）模型（PBL）模型的学生的数学推理能力（MSE）。这项研究使用了准实验性的非较少测试后小组设计，其中70名来自万隆一所学校的11级SMA学生。数据收集使用数学推理能力测试和数学自我效能调查表，将MSE级别分类为低，中等或高的水平。使用双向方差分析和3x2阶乘设计分析数据。根据研究结果，使用SCL模型教授的学生具有比使用PBL模型的数学推理能力更好的数学推理能力。此外，MSE水平较高的学生在数学能力上超过MSE水平较低。SCL模型增强了学生的数学推理能力，并扩展了社会认知理论的数学适用性范围。关键字：社交认知，数学推理能力，数学自我效能感，PBL简介
AI对设计学生认知学习的影响
随着AI在设计领域的不断上升的集成，至关重要的是，AI技术如何改善涉及可视化，特殊推理，模式识别和决策过程的设计思维所需的认知技能。该研究的重点是研究AI在协助设计学生认知学习方面的作用。本文进一步提供了建议，以结合AI工具和技术，以优化认知学习并培养创造性和批判性思维能力。使用混合方法的研究策略用于主要数据收集。使用调查问卷收集的定量数据有助于制定定性方法，以使用焦点小组和设计学生和教育工作者进行焦点小组的研究重点。混合方法为设计中的AI辅助认知学习提供了宝贵的见解。本文以实施AI系统的前提条件结束，该系统不会对学生的分析，探索性和创造性思维能力产生不利影响。
NCO 的法律责任和权限限制
ELO：行动：编制一份 NCO 权力范围内的法律纪律方法清单。条件：作为学习者，参加 BLC，使用新环境中的直接领导视角，提供参考、实践练习和课堂讨论。标准：学习者将使用同行协作和评审，使用本课 80% 的内容，为他们的领导手册生成一份区分 NCO 权力类型、该权力的局限性和法律纪律方法的清单。学习领域：认知学习水平：了解未来运营环境的特征：
试行 FAM 策略艺术如何激发个人……
“FAM”一词是“熟悉化”和“陌生化”技术的缩写，这些技术以前在艺术和基于艺术的教学法中为人所知（例如博亚尔的“被压迫者戏剧”/布莱希特的“隔阂效应”/伯杰的“观察方式”）。这些技术在哲学和人类学等学科中也很有名，旨在培养创造性、批判性、横向和富有想象力的思维，通过“让陌生的变得熟悉，让熟悉的变得陌生”来挑战正常化的文化观念和生活方式。陌生化技术的变革潜力也用于认知行为疗法 (CBT)，首先识别然后改变以前被视为理所当然的思维和行为，包括通过基于艺术的干预，深化想象力、变革性、反思性和认知学习；鼓励创造性和批判性思维；并引发新的感官探索和理解方式，作为自主个人和社会变革的先驱。
人工智能咨询小组报告
布鲁姆分类法的人工智能框架 目前，研究如何战略性地部署人工智能 (AI) 来增强传统学习框架至关重要。本节重点介绍布鲁姆分类法，这是一个完善的教育框架，将认知学习水平从基础知识获取到创造性应用进行分类。我们将探索人工智能支持和增强此分类法每个级别的潜力，提供有关如何将这些技术整合到课程设计、教学策略和学生评估中的实用见解。这项分析旨在强调人工智能为教育过程带来的变革可能性，确保技术成为教育进步的有力工具，而不仅仅是传统方法的辅助。
