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World File Search System认知技能
在2022-2024中提供早期干预服务的策略
早期干预服务在确保所有中的儿童和年轻人都有相同的成长，发展和繁荣的机会中起着至关重要的作用。研究告诉我们，在尽早提供支持时，最有可能发生积极的变化，并且我们知道许多因素可能会对儿童的成长产生不利影响。在生命的头两年中，大脑显示出吸收信息并适应周围环境的显着能力。敏感，调和的育儿和积极的幼儿经历对于促进依恋，发展和早期学习至关重要。例如，从出生开始与婴儿交谈和阅读可以帮助刺激语言技能，这反过来又有助于儿童发展一系列对发展至关重要的认知技能。父母履行这一角色的能力受到自己的福祉和育儿技巧的影响，因此需要考虑整个家庭并通过高质量的早期教育环境，早期帮助服务和卫生服务提供适当的支持。围产期心理健康是母亲与婴儿建立联系并满足其情绪和需求的能力的关键影响者，这反过来又影响了婴儿发展安全依恋的能力。
电子电路跨学科教学方法
跨学科性，即围绕一个中心主题结合两个或多个知识领域，使学生能够从多个角度观察主题，并可能培养他们的认知技能。因此，电气与计算机工程学院（以色列理工学院）开发并实施了一种电子电路的跨学科教学方法。这种方法整合了电子学的两个主要分支，即模拟电子学和数字电子学，而这两个分支传统上在学术界是分开教授的。本文描述的研究考察了这种跨学科方法是否比传统的学科方法更能提高学习效率。该研究使用了定量和定性工具，涉及 156 名大三电气和计算机工程专业的学生。根据研究结果，通过跨学科方法学习的学生的分析能力明显高于以学科方式学习的同龄人。经历过跨学科学习的学生认为它很有趣、很自然，提高了理解和分析能力，但也具有认知负荷高的特点。与接受传统学习的同龄人相比，经历过跨学科学习的学生对跨学科学习的偏好明显更高。
LUANA MARIA QUEIROGA PONCIANO MOTA.pdf
注意力缺陷多动障碍（ADHD）是一种神经生物学障碍，以注意力不集中和/或多动冲动为特征。 ADHD 直接影响负责调节社会行为和认知技能的执行功能 (EF)。在临床情况下，每个患者的症状可能具有独特的表现，因此我们可以使用不同的方法来评估这些症状。本文旨在通过心理测试和神经反馈对执行功能进行评估，分析 ADHD 症状在男性和女性中的表现方式。使用了心理测试：数字广度、Corsi Cubes、言语流畅性以及五位数测试 (FDT)。还应用了神经反馈游戏，通过脑机接口将斯特鲁普测试改编成交互式应用程序。研究人员对 21 名儿童测试了开发的工具，其中 11 名儿童被确诊患有 ADHD，另外 10 名儿童没有这种疾病。通过统计分析，我们得出了有希望的结论。神经反馈分析的结果发现了文献中所预期的结果，表明患有 ADHD 的患者前额叶皮质中的慢波数量较多，而 β 波较少，这表明中枢神经系统刺激较低。
学习婴儿大脑发育连接以预测认知分数 ⋆
摘要：在婴儿期，人类大脑的结构、功能和认知都迅速发育。认知技能和大脑形态之间的紧密联系促使我们关注使用纵向结构 MRI 数据进行个体层面的认知分数预测。在出生后早期，大量的大脑区域连接包含一些内在的拓扑结构，例如小世界性和模块化组织。因此，可以使用图卷积网络合并不同的区域组合来预测婴儿的认知分数。然而，大脑区域连接的定义仍然是一个问题。在这项工作中，我们提出了一个精心设计的层，即区域间连接模块 (ICM)，以数据驱动的方式有效地构建大脑区域连接。为了进一步利用隐藏在发展模式中的关键线索，我们选择路径签名作为顺序数据描述符来提取区域生长轨迹的基本动态信息。利用这些区域发育特征和区域间连接，构建了一种新型皮质发育连接网络 (CDC-Net)。对 3 个时间点内数百名受试者的纵向婴儿数据集的实验表明，我们的性能优越，优于基于经典机器学习的方法和基于深度学习的算法。
人工智能（AI）
人工智能 (AI) 是指利用机器来完成似乎需要人类智能和认知技能（思考、自然语言、推理、决策等）的任务。人工智能伦理是应用伦理学的一个新兴分支，旨在研究随着人工智能技术广泛而迅速地融入我们生活的各个方面而产生的深远而多样的伦理问题。挑战在于，我们在人工智能方面处于一个未知的伦理领域：随着我们体验并更好地掌握人工智能与人类互动所涉及的问题，我们需要彻底调整现有的伦理范式或引入新的伦理范式。这些问题很大一部分反映了我们对人工智能的使用和滥用可能对人类造成的危害的担忧。这些问题包括对个人隐私和自由的威胁，以及与经济正义、种族和性别平等有关的更广泛的社会影响。然而，随着人工智能系统的发展和达到更高的智能水平，关于它们的道德地位的问题变得更加紧迫。如果这些系统具有道德主体能力，那么它们不仅要对我们这样的其他道德主体承担责任，而且还拥有我们在对待它们时应该尊重的权利。本课程概述了人工智能与人类互动中产生的伦理问题的性质和程度，以及开发解决这些问题的明智方法所需的哲学背景（特别是伦理学和心灵哲学），并借助该主题的大量文献。
复杂的思维和采用人工智能工具
在接下来的5年中，人工智能（AI）工具有望在人们的生活中变得司空见惯，尤其是在其工作过程中。因此，教育机构对确保学生在其教育计划中获得适当使用该技术相关的能力感到内在责任。但是，学生对将人工智能工具纳入教育过程和未来职业的看法是什么？哪些能力会影响教室中对该技术的更大采用？本文的目的介绍了一项探索性研究的结果，该研究对来自墨西哥一所技术大学的学生的样本人群进行了研究，其中检查了他们对培训和使用人工智能工具为其职业进行培训和使用的开放性。评估了他们对复杂思维及其亚竞争的发展的看法，他们认识到复杂的思维是面临不确定环境变化的宝贵认知技能。该研究的方法包括使用R软件的多元描述性统计分析。结果决定了学生在成就复杂思维能力方面的感知改善与使用AI工具的看法之间的正相关。总而言之，参与者认为使用这些工具是其职业的特征，尽管他们质疑这些知识是否包括在其专业培训中。本文介绍了一些发现，为将来的研究提供了足够的机会。
Savitribai Phule Pune University，Pune，Maharashtra，印度
第1-4周：覆盖单位1和2周第5周：行为单位测试（12分）第6-8周：覆盖单元3和4周9：分发和收集和收集任务 /案例研究（12分）10-12周：第5周13周：进行一次研讨会或开放书籍演示或开放书籍测试或开放式书籍测试或测验（6分）评估和反馈：评估和反馈促进和改进的构建功能和构建效果和构建效果和构造效果和构建效果和构建效果和构造效果。作业 /案例研究：根据提供的标题评估提交的质量。提供反馈，以帮助学生了解他们的表现。研讨会演示：根据问答会议期间的内容，交付和参与度进行评估。提供有关演示技巧和理解主题的反馈。开放书测试：根据概念的分析和应用深度进行评估。提供有关批判性思维和解决问题技能的反馈。通过遵循此方案，您可以确保对学生对课程材料的理解和应用进行结构化和全面评估，并遵守Bloom的分类学指南认知技能评估。最终学期考试（ESE）终端学期考试（ESE）基于大学安排的所有课程提纲的所有单位。问题论文将由大学通过QPD发送（问题纸传递）。大学将在学期结束时安排和进行ESE。
Sherrill，Samantha，Watson，Jordan，Khan，Riya，Nagai，Yoko，Azevedo，R.T.，Tsakiris，Manos，Garfinkel，Garfinkel，Sarah N.和Critchley，Hugo D.（2023）
摘要AI的发展为传播者（即，对话代理人），已经为AI在人们的社会世界中的位置以及人类和机器之间的感知过程，尤其是自闭症患者，尤其是可能从这种互动中受益的人。当前的研究旨在在1-4周内探索六个自闭症和六个非自闭症成年人与对话虚拟人（CVH/对话剂/聊天机器人）的相互作用。使用半结构化访谈，对话性聊天案和研究后的在线问题，我们介绍了与人类chatbot互动，聊天机器人人性化/DEHU MANIVIANGE和CHATBOT的自闭症/非独立性特征有关的发现。发现表明，尽管自闭症用户愿意与聊天机器人交谈，但没有迹象表明与聊天机器人建立关系。我们的分析还强调了自闭症用户对聊天机器人的同理心的期望。对于非自动用户的情况，他们试图通过不断测试AI对话/认知技能来扩展对话代理的能力。此外，非自动用户对Kuki的基本对话技能感到满意，而在Con Trary，自闭症参与者中，他们期望更多的深度对话，因为他们更信任Kuki。这些发现提供了针对自闭症用户的新型人与chatbot互动模型的见解，以通过陪伴和社交联系来支持他们。
智能辅导系统中的先决结构发现
近年来，在线教育平台已获得了极大的知名度，从而使人们对推荐教学内容的自动化方法越来越感兴趣。智能辅导系统（ITS）是计算机系统，可提供教育内容的良好建议，以优化学习者的进步，例如以社交机器人的教育[1]或大规模开放的在线课程的形式。an IT通常分解为四个组成部分：（i）有关教育概念，规则和解决问题策略的领域知识。特别包括需要掌握的技能或概念列表，称为知识组成部分（KCS），完成每项练习所需的KC列表以及KCS之间的关系，称为知识结构（KS）； （ii）估计学习者知识状态的演变的学生模型； （iii）一个向学习者推荐教育内容（在我们的案例练习中）的辅导模型，可能是基于领域知识和学生模型； （iv）用户界面。通常是从长远来看最大化学生的学习进步，从而依靠学习者认知技能的发展模型。学习进步既是导师试图最大化的自然外部奖励，又是学习者的内在动机，正如在发育心理学中的理论上一样[2]，而是为发展系统建模[3]。通常，对于学习者而言，最大化学习进步的教学活动（在我们的情况练习中）对于学习者来说不应该太难也不容易。这个想法与近端开发区域的概念一致
空间技能与 STEM 成就之间的关系
学习者的空间技能是 STEM 教育（包括计算机）成就的可靠且重要的预测指标。空间技能也是可塑的，这意味着它可以通过训练得到提高。大多数认知技能训练只能提高一小部分类似任务的表现，但研究人员已经发现足够的证据表明空间训练可以广泛提高 STEM 成就。我们尚不清楚使空间技能训练具有广泛可转移性而其他认知训练却不能的认知机制，但了解这些机制对于开发持续有益于学习者的培训和教学非常重要，尤其是那些从低空间技能开始的学习者。本文提出了空间编码策略 (SpES) 理论来解释连接空间技能和 STEM 成就的认知机制。为了激发 SpES 理论，本文回顾了 STEM 教育、学习科学和心理学的研究。SpES 理论为这些文献中的发现提供了令人信服的事后解释，并与关于大脑结构功能的神经科学模型相一致。本文最后提出了一个计划，用于测试该理论的有效性并将其用于指导未来的研究和教学。该论文重点关注计算教育的意义，但空间技能对 STEM 表现的可转移性使得提出的理论与许多教育界相关。