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社论：认知评估的神经科学和神经机器学习：进步，挑战和未来方向
神经科学对认知衰老的神经机制以及认知学习如何促进健康的衰老提供了宝贵的见解。认知评估在衰老的神经科学中起着至关重要的作用，因为它可以帮助研究人员了解衰老如何影响认知功能。随着个人的年龄，他们可能会经历认知能力下降，这可能会导致记忆，注意力和决策的困难。认知评估还允许研究人员随着时间的推移衡量认知功能的这些变化，并确定可能导致认知能力下降的因素。但是，传统的认知检查工具具有局限性，包括对认知功能的细微变化的敏感性有限，以及无法说明认知能力的个人差异。通过将机器学习技术纳入神经认知测试并开发自动化和可持续的解决方案，可以快速，准确地评估个人的认知健康，从而有望解决这些局限性的新兴领域。神经机器学习技术显示出有望改善认知评估的希望，但是在检测随着时间的流逝的认知功能的细微变化和传统方法依赖于主观解释方面存在挑战。这些模型通过使用数据驱动的方法来识别认知障碍，提供了客观和准确的评估，从而导致个性化和准确的评估，更好的治疗结果和改善的患者护理。需要进一步的研究来解决局限性并探讨神经学习模型在认知评估中的全部潜力。神经学习是一个相对较新的领域，侧重于使用神经科学技术和工具来改善学习和认知性能。在一起，这两个领域有可能彻底改变我们理解和增强人类学习的方式。该研究主题旨在探索认知学习和神经学习的交集，从而突出该领域的新兴趋势和应用。鉴于这些事实和发展，该研究主题收集了原始研究和审查文章，重点是调查和共享开创性的思想，方法，
使用4E认知方法体现的学习和教学；探索教学实践中的观点
国会图书馆出版物数据名称名称：Schilhab，Theresa，编辑。|格罗斯（Groth），卡米拉（Camilla），1973年 - 编辑。标题：使用4E认知方法体现的学习和教学：探索教学实践中的观点 /由Theresa Schilhab和Camilla Groth编辑。描述：Abingdon，Oxon；纽约，纽约：Routledge，2024年。|系列：教育心理学的Routledge研究|包括书目参考和索引。|标识符：LCCN 2024007027（打印）| LCCN 2024007028（电子书）| ISBN 9781032377315（精装）| ISBN 9781032377322（平装）| ISBN 9781003341604（电子书）主题：LCSH：认知学习。|认知学习理论。|建构主义（教育）分类：LCC LB1062 .E474 2024（印刷）| LCC LB1062（电子书）| DDC 370.15/23--DC23/ENG/20240403 LC记录可在https://lccn.loc.gov/2024007027 LC电子书记录上找到，请访问https://lccn.goc.gov/2024007028
研究文章 比较和评估四个人工智能聊天机器人的经济学能力
人工智能 (AI) 聊天机器人已成为现代学术事业的强大工具，为学习领域带来了机遇和挑战。它们可以提供大多数学科的内容信息和分析，但在结论和解释的响应准确性以及字数方面存在显著差异。本研究探讨了四个不同的 AI 聊天机器人（GPT-3.5、GPT-4、Bard 和 LLaMA 2）在大学级经济学背景下的结论准确性和解释质量。该研究利用布鲁姆的认知学习复杂性分类法作为指导框架，对四个 AI 聊天机器人进行了标准测试，以了解大学水平的经济学理解以及更高级的经济学问题。所有 AI 聊天机器人在探索经济学理解的提示上表现同样出色的零假设被拒绝。结果表明，四个 AI 聊天机器人之间存在显著差异，并且随着经济学相关提示的复杂性增加，这些差异会加剧。这些发现与学生和教育工作者都息息相关；学生可以选择最合适的聊天机器人来更好地理解经济学概念和思维过程，而教育工作者可以设计他们的教学和评估，同时认识到学生可以通过 AI 聊天机器人平台获得的支持和资源。
处理和认知增强
处理和认知增强目的和背景 处理和认知增强 (PACE) 计划旨在培养认知学习技能。许多人亲切地称之为“心理训练营”。为了培养认知学习技能，PACE 采用了最新的学习科学研究成果。这类信息往往被放在大学的书架上，可能要很多年后才能应用。或者，这些信息被忽略了，因为它需要一对一的指导，而大多数教育工作者负担不起这样的指导。PACE 站在确保使用最新信息的最前沿。PACE 是由一群来自不同学科的专业人士创立和指导的，他们有着共同的兴趣，那就是帮助孩子更轻松、更有效地学习。其中包括心理学家（神经心理学、认知心理学和临床心理学领域）、视觉和听觉处理专家以及教育工作者。在 PACE 成立之前，其多位创始人曾参与过一项试点计划，该计划在美国和加拿大的 200 多个医疗机构开展。结果非常出色！这项培训对数千名参与该计划的人的学习技能和生活产生了重大影响。然而，这项试点计划的目的较为有限，许多儿童的需求并未得到满足。因此，PACE 应运而生。虽然 PACE 与试点计划相似，但它在某些重要方面超越了早期的计划。PACE 包括修改和补充，大大增强了该计划。此外，培训费用也降低了，现在仅为大多数其他疗法费用的一半。这使得几乎所有可以从该计划中受益并希望提高学习技能的人都可以负担得起 PACE。 可以从 PACE 中受益的人 可以从该计划中受益的人包括希望更快、更有效地进行心理活动的高绩效或平均绩效者，甚至比以前更好，以及有学习困难的低于平均绩效者。本手册中的信息将重点介绍低于平均绩效者。这种孩子通常有以下一种或多种症状，而且似乎无法通过额外的工作和辅导得到改善： • 难以专心完成任务 • 工作太慢或太辛苦 • 难以理解所读内容 • 记忆力差 • 阅读、数学或拼写能力差 PACE 和学习系统 PACE 与其他一些学习问题解决方法不同。要了解 PACE，首先必须了解不同的学习水平。下表列出了四个主要学习水平。
人工智能对学生学习的影响
摘要 本研究对人工智能 (AI) 对学生学习成果的影响进行了系统的文献综述。虽然先前的研究已经探讨了人工智能在教育中的各个方面，但缺乏专门研究其对学习成果影响的全面分析。本研究的目的是采用 PRISMA 方法，对 2013 年至 2023 年人工智能对学生学习成果影响的文献进行详细回顾。从使用定义的搜索标准在 Scopus 数据库中确定的 1068 篇初始论文中，选择了 39 篇文章进行最终分析。描述性数据显示，大多数研究都集中在高等教育学生身上，旨在提高认知学习成果。尽管研究主要基于实证研究，但研究结果表明，人工智能在增强学校和大学的教育过程方面具有巨大潜力。本研究旨在阐明人工智能如何改善学习体验，识别相关的挑战和风险，并强调将技术融入教育系统以提高整体学习质量的重要性。关键词：人工智能、学习成果、系统文献综述
注意力：多种类型、大脑共振、心理功能和意识状态
本文描述了注意力的神经模型。由于注意力不是一个脱离身体的过程，本文解释了大脑中的意识、学习、期望、注意力、共鸣和同步过程如何相互作用。这些过程表明注意力在我们一生中对动态稳定感知和认知学习起着关键作用。经典的物体和空间注意力概念被原型、边界和表面注意力的机械精确过程所取代。自适应共鸣触发自下而上的识别类别和自上而下的期望的学习，这有助于对我们的经验进行分类，并将原型注意力集中在预测行为成功的关键特征模式上。这些特征类别共鸣也维持了这些学习记忆的稳定性。不同类型的共振在视觉、听觉、感觉和认知过程中会引发功能上不同的意识体验，这些体验会被描述和解释，同时大脑皮层不同部分中注意力和解剖学上的关联也会不同。大脑皮层的所有部分都组织成分层电路。层状计算模型显示了注意力如何体现在典型的层状新皮层电路设计中，该设计整合了自下而上的过滤、水平分组和自上而下的注意力匹配。空间和运动过程遵循匹配和学习法则，这些法则在计算上与感知和认知过程遵循的法则互补。它们的法则适应一生中的身体变化，不支持注意力或意识状态。
平行认知：人机交互和管理的混合智能
摘要：传统的认知科学作为一种跨学科的研究方法，主要采用实验、归纳、建模和验证范式，而这些模型有时并不适用于信息物理社会系统（CPSS），因为该系统中的大量人类用户涉及严重的异质性和动态性。为了减少以人为中心的系统中人与机器之间的决策冲突，我们提出了一种称为并行认知的新研究范式，该范式利用智能技术体系分三个阶段研究认知活动和功能：基于人工智能认知系统（ACS）的描述性认知、通过计算审议实验的预测性认知和通过并行行为处方的规范性认知。为了使这些阶段不断在线迭代，我们进一步提出了一种基于心理模型和用户行为数据的混合学习方法来自适应地学习个体的认知知识。在城市出行行为处方和认知视觉推理两个代表性场景上的初步实验表明，我们的并行认知学习对于人类行为处方是有效可行的，从而可以促进复杂工程和社会系统中的人机合作。
EventHD：稳健而高效的超维学习......
在稳健性和能源效率方面，受大脑启发的计算模型已显示出超越当今深度学习解决方案的巨大潜力。特别是，超维计算 (HDC) 在实现高效和稳健的认知学习方面显示出了良好的效果。在这项工作中，我们利用 HDC 作为一种替代计算模型，模仿重要的大脑功能，实现高效和耐噪的神经形态计算。我们提出了 EventHD，这是一个基于 HDC 的端到端学习框架，用于从神经形态传感器进行稳健、高效的学习。我们首先引入一种空间和时间编码方案，将基于事件的神经形态数据映射到高维空间。然后，我们利用 HDC 数学来支持对编码数据的学习和认知任务，例如信息关联和记忆。EventHD 还为每个预测提供了置信度概念，从而能够从未标记的数据中进行自我学习。我们评估了 EventHD 对从动态视觉传感器 (DVS) 收集的数据的效率。我们的结果表明，EventHD 可以在原始 DVS 数据上进行操作时提供在线学习和认知支持，而无需使用昂贵的预处理步骤。在效率方面，EventHD 比最先进的学习算法快 14.2 倍，能效高 19.8 倍，同时将计算稳健性提高了 5.9 倍。
大脑研究
摘要本文试图检查脑脑，半球专业化和大脑功能的研究，因为它与笔迹，脑波模式和侧向差异有关。研究的研究指出了分裂患者和正常人中两个脑半球的不对称分化功能和能力。讨论了在教学隐喻，视觉图像和思维映射中进行综合半球处理的需求。在血流，倒转和非媒体写作姿势以及家族性与非家庭左撇子的研究中考虑了右手和左撇子的问题。在大脑的两个半球的功能列表中列出了各种作者的概述，其中列出了有关脑支配性和半球功能的部分。本文的最终部分介绍了审查研究对儿童教育的含义以及对具有不同认知学习风格的儿童的可能识别。的发现，这表明对于最佳的认知功能间歇性功能是必要的。讨论了大脑研究对艺术教育的影响。在精神过程和脑波的介绍中，描述了四个基本的EEG波模式类别。其中两个，Theta和Alpha Waves，然后用作描述儿童学习风格方差的原型。包括新教师和心理学家可以用新的方式来研究儿童行为的左右特征清单。参考文献的23项清单总结了该文档。（n8）
Pomodoro技术对学生Mendelian遗传学的影响
最近，关于在不同专业领域使用基于大脑的教学策略来提高生产率的各种主张，从与业务相关的工作到教育领域（Wang等，2010； Shammas，2019）。The course "Learning how to Learn" by McMaster University and the University of California defined brain-based teaching as the strategy that engages the focused, pre-frontal cortex brain area and diffused mode, the rest of the cerebrum simultaneously resulting in stronger neural connections, more meaningful learning experiences and enhanced memory storage in an educational context (Jensen, 2005; Sousa, 2016) .Saleh＆Mazlan（2019）发现，神经认知学习刺激了参加物理课的学生的概念理解和掌握。此外，它还决心在科学课程中影响知识保留（Ozden＆Gultekin，2008）。Sani等人的研究。 （2019）表明，与讲座策略相比，诸如脑健身房和思维映射等策略显着增加了学生对学生的认知领域（记住，理解和分析）；有利于神经认知策略的这种显着差异已通过多项研究确定（Uzezi＆Jonah，2017； Sani等，2019）。Sani等人的研究。（2019）表明，与讲座策略相比，诸如脑健身房和思维映射等策略显着增加了学生对学生的认知领域（记住，理解和分析）；有利于神经认知策略的这种显着差异已通过多项研究确定（Uzezi＆Jonah，2017； Sani等，2019）。