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World File Search System认知技能
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。
实施人工智能的影响
本研究旨在调查人工智能 (AI) 在教育管理中的应用对中学生创造力和解决问题能力的影响。鉴于人工智能的快速发展及其在教育领域的应用日益广泛，了解这项技术如何影响学习的各个方面和学生技能发展至关重要。本研究采用混合方法（定量-定性），由德黑兰 10 所实施了基于人工智能的教育管理系统的中学的 500 名学生和 50 名校长参与。定量数据是通过标准化问卷收集的，该问卷测量了 Torrance 的创造力和 Heppner & Peterson 的解决问题的能力，而定性数据是通过对校长的半结构化访谈和与学生的焦点小组获得的。统计分析结果表明，人工智能在教育管理中的应用与学生创造力得分（r = 0.42，p < 0.001）和解决问题能力（r = 0.38，p < 0.001）的提高显着相关。定性数据的内容分析还表明，在教育管理中实施人工智能可以创造个性化的学习环境，增加获取各种教育资源的机会，并改善评估和反馈流程。这些因素反过来又为培养学生的创造力和增强解决问题的能力奠定了基础。然而，也发现了一些挑战，例如需要持续的员工培训、数据隐私问题以及在教育过程中保持人际互动的必要性。本研究为优化人工智能在教育管理中的使用提供了建议，以提高学生的高阶认知技能。
战略复杂和交易利润：与专业交易者的实验
我们进行了一个实验，专业交易者赋予了私人信息，在多个时期内交易资产。在交易游戏之后，我们通过执行一系列任务来收集有关专业交易者特征的信息。我们研究这些特征中的哪些预测交易游戏中的利润。我们发现，在猜测游戏中衡量的战略复杂性（例如，通过级别K理论）是专业交易者利润的唯一重要决定因素。相比之下，利润不是由个人特征（例如认知能力或行为特征）驱动的。此外，更高的利润是由于能够以优惠的价格进行交易而不是获得更高股息的能力。将这些结果与学生样本的结果进行比较，我们表明，尽管认知技能对学生很重要，但它们并不适合交易者，而战略成熟的情况却相反。关键词：实验，金融市场，专业交易者，战略成熟_________________ cipriani：纽约联邦储备银行（电子邮件：marco.cipriani@ny.frb.org）。angrisani：南加州大学经济与社会研究中心（电子邮件：angrisan@usc.edu）。瓜里诺：伦敦大学学院和CEPR经济系（电子邮件：a.guarino@ucl.ac.uk）。作者感谢Giorgio Coricelli，Rosemarie Nagel，Julen Ortiz de Zarate Pina以及2022年ESA会议的参与者，以获取有益的评论。他们还要感谢Antonella Buccione，Andrea Giacometti，Seungmoon Park和James Symons-Hicks提供了出色的研究援助，以及自愿参加这项研究的专业商人和投资组合经理。
以关系为重点的产前干预评估
Mellow Bumps 是一个基于依恋关系的产前计划。它旨在减轻产前压力，帮助准妈妈在孩子出生前就了解她的孩子。该计划侧重于怀孕期间的自我护理和压力管理，因为产前压力不仅对准妈妈的健康有很大影响，而且对未出生婴儿的未来结果也有很大影响（Talge 等人，2007 年；O'Connor 等人，2002 年）。该计划还旨在帮助准妈妈以温暖、充满爱的方式与宝宝沟通和互动。这种母性调和可以帮助宝宝建立安全的依恋关系，对生活压力产生弹性，并在以后的生活中获得强大的认知技能（国家儿童发展科学委员会，2005 年；Caspi 等人，2006 年）。Mellow Bumps 专门针对脆弱的准妈妈。这些准妈妈通常不参与传统的产前护理，因为她们既难以接触，也难以参与。然而，她们往往非常需要这些服务。导致需要此类有针对性干预的典型因素包括儿童保护问题、社会经济地位低下、缺乏社会支持、酗酒和滥用药物、性别暴力、无家可归、教育程度低和心理健康问题。Mellow Bumps 旨在为这些准妈妈提供具体支持，帮助她们与孩子建立成功、充满爱的关系。
劳动力市场不平等：比较政治经济学视角
工资、收入和就业方面的巨大不平等不断加剧，这给社会科学家提出了根本性问题，也给政策制定者带来了严峻挑战。在主流经济学家的典型模型中，这些不平等现象可以用竞争性市场力量来解释。根据这一观点，可以假设某一特定素质的工人获得相同的工资（“一薪定律”）——他们的边际产品——因此不存在重要的租金（剩余）可供讨价还价。这反过来要求，产生偏离竞争结果的制度或政策干预必须以就业率降低为代价。近几十年来，薪酬不平等现象加剧，其原因是，工作场所偏向技能的技术变革推动了雇主对认知技能的需求不断增加，而相关技能工人的供应却无法充分满足这一需求（Goldin 和 Katz，2007 年；Machin 和 Van Reenen，2007 年；Acemoglu 和 Autor，2011 年、2012 年）。这一竞争性市场解释的证据主要依赖于教育工资溢价（至少拥有学士学位的工人的工资优势）和工作两极分化（在职业工资分布中，从事常规任务工作的工人比例下降）的变化。核心政策建议直接如下：通过旨在建立更适当技能的劳动力的教育和培训计划来消除这种技能不匹配。
自闭症谱系障碍研究
背景：目前，针对自闭症谱系障碍 (ASD) 和注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 共病状况的治疗方法仍然有限。本研究探讨了脑电图脑机接口 (BCI) 程序对患有 ASD 和共病 ADHD 的儿童的可行性。方法：20 名儿童被随机分为干预组或候补对照组。干预包括 8 周内每周三次的基于 BCI 的训练。4 周后对两组进行随访。基于 BCI 的程序包括一系列旨在训练社交认知技能的注意力和凝视调节游戏。结果：所有参与者完成了至少 20 次训练，无人退出研究。没有报告严重不良事件。副作用包括轻度头痛、疲劳、易怒和自残行为。所有问题都在同一次会议中解决。治疗师的反馈表明，通过适当的支持，参与者的兴趣和动力可以得到维持。变化分数表明，干预组在 ADHD 症状方面比候补对照组有更大改善，这是根据 ADHD 评分量表测量的；在社交反应量表 (SRS) 上，社交缺陷没有显著差异。汇总数据表明，事前事后改进可以保持。结论：研究结果表明，基于 BCI 的计划对大多数参与者来说是可以忍受的。ADHD 症状也报告了积极影响。未来的大型临床试验将纳入适当的对照，以确定我们的培训计划的有效性。
统计和序列学习可以让孩子在一年离线期后获得持久记忆
环境模式的提取是人类整个生命周期学习的基础，不仅在认知技能中发挥着至关重要的作用，而且在感知、运动和社交技能中也发挥着至关重要的作用。至少有两种类型的规律有助于获得技能：（1）统计、基于概率的规律，以及（2）基于序列顺序的规律。基于概率和/或基于序列顺序的规律在短时间内（从几分钟到几周）的记忆表现已在整个生命周期中得到广泛研究。然而，这种知识的长期（数月或一年）记忆表现受到的关注相对较少，而且尚未在儿童中进行评估。在这里，我们旨在测试 9 至 15 岁之间的神经典型儿童在 1 年离线期间对基于概率和基于序列顺序的规律的长期记忆表现。参与者执行了视觉运动四选一反应时间任务，旨在同时测量基于概率和基于序列顺序的规律的习得。通过在 5 小时延迟后重新测试其表现来控制短期巩固效应。一年后，他们又在同一任务上接受了重新测试，两次测试之间没有任何练习。参与者成功地掌握了基于概率和基于序列顺序的规律，并在一年的时间里保留了这两种类型的知识。成功的保留与年龄无关。我们的研究表明，基于概率和基于序列顺序的规律的表征在很长一段时间内保持稳定。这些发现为技能巩固的发展不变性模型提供了间接证据。
通道和特征识别：综述以及基于机器学习的大规模特征提取模型，用于情绪和自闭症分类
自闭症谱系障碍 (ASD) 的特征是社交和认知技能受损、情绪障碍、焦虑和抑郁。传统的 ASD 诊断过程冗长，迫切需要早期进行有意义的干预。最近，不同的研究提出了通过使用深度神经网络 (DNN) 和机器学习算法进行情绪预测来进行 ASD 诊断和干预的潜力。然而，这些系统缺乏通过多个基准数据集进行广泛的大规模特征提取 (LSFE) 分析。需要进行 LSFE 分析来识别和利用最相关的特征和通道进行情绪识别和 ASD 预测。考虑到这些挑战，我们首次分析和评估了一个广泛的特征集，以使用 LSFE 和特征选择算法 (FSA) 选择最佳特征。使用不同的最佳情况 FSA 确定了一组最多八个最合适的通道。还确定了通道和特征的主体重要性。所提出的方法使用线性支持向量机 (LSVM) 分类器进行情绪预测时，最佳准确率、精确率和召回率分别为 95%、92% 和 90%。它还为 ASD 分类提供了 100% 的最佳准确率、精确率和召回率。这项工作利用了文献中迄今为止报告的最大数量的基准数据集 (5) 和主题 (99) 进行验证。本文提出和使用的 LSVM 分类算法的复杂度明显低于最近 ASD 和情绪预测系统中使用的 DNN、卷积神经网络 (CNN)、朴素贝叶斯和动态图 CNN。
整合强化学习和认真的游戏，以支持罕见的遗传疾病和神经发育障碍的人：父母和看护者的结果
个体正在努力应对罕见的遗传疾病，例如Angelman，Cornelia de Lange，脆弱的X和RETT综合征，在导航其日常环境时面临着巨大的挑战。除了智力障碍，沟通统计和感官障碍外，这些人还经常患有严重的运动障碍。这种复杂的情况不仅严重损害了他们的生活质量，而且对照料者和家庭造成了增加的负担（Krath等，2021）。为了应对这些挑战，技术干预已成为有前途的解决方案。认真的游戏并利用新技术，具有教育，诊断和康复目的的身临其境和娱乐性的体验。越来越多地采用了基于人工情报的计划，尤其是那些采用强化学习的程序。这种复杂的方法涉及一种人工智能的代理，与参与者的表现不断相互作用，以实时调整任务或活动的复杂性或困难（Krath等，2021; Liu等，2022）。这种个性化的适应性确保了最佳的用户参与度和效果。在本文中，我们主张将严肃的游戏和强化学习的整合到服务和康复目标。这种合并的方法可能提出了一种量身定制的解决方案，以促进患有罕见遗传疾病的个体的适应性反应。我们探索了各种领域，包括具有执行功能的认知技能，沟通能力和管理具有挑战性的行为。我们承认对参与者的生活质量的深刻影响，提供了说明性的例子来强调我们的观点。我们的创新方法将游戏融合与伯爵的认知发展理论相结合，将其分类为促进新的适应技巧的认知框架（Robb等，2019）。
引用：Merchán-Baeza JA，Rodriguez-Bailon M，Ricchetti G等。在执行日常生活活动中认知能力的认识
摘要引入获得后，在获得脑损伤（ABI）后可以观察到的主要局限性之一是改变了对日常生活活动（ADL）所需的认知技能中可能发生的缺陷的认识。根据动态的意识综合模型（DCMA），意识由离线组成部分组成，其中包含有关任务特征的信息以及关于自己的能力和在线意识的稳定信念，这些信息在特定任务的表现的上下文中被激活。该项目的主要目标是在ADL的背景下生成和验证详细的认知评估方案，以评估DCMA的组成部分。方法和分析提出的协议由两个生态工具组成：COG意识ADL量表，以测量离线组件和意识ADL任务：基本和工具性ADL性能测试以衡量在线意识。目的是在日常生活活动的背景下确定ABI患者的认知缺陷和厌氧症的存在。这两项措施将对一组ABI患者进行。此外，这些参与者将完成另一系列有关厌氧功能和认知功能的经典测试，以便找到该协议中提出的两个测试的收敛有效性。还将分析COG意识ADL量表的外部有效性以及同一ADL域内的意识组件之间的关系。所有参与者都必须提供书面知情同意。试用注册号NCT03712839。伦理和传播这项研究得到了2017年1月13日的安达卢西亚生物医学研究伦理委员会的批准（诉讼1/2017）。将通过科学出版物传播此发现。