XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System识字
生成人工智能（Genai）扫盲量表
摘要 - 生成人工智能（Genai）聊天机器人可以通过其先进的自然语言处理能力为教育过程做出积极的贡献。这是一项新技术，重要的是要知道其适当使用。Genai文学专业的学生有更大的潜力有效地使用聊天机器人。在文献中，有数量有限的测量工具来衡量AI聊天机器人的识字水平，这些工具属于生产性人工智能类别。这项研究的目的是调整一种工具来衡量大学生的Genai素养。（Wang等，2023）开发的AI识字量表被297本大学生和研究生的学生参与了土耳其。量表由四个维度和十个项目组成。Cronbach的Alphaα内部一致性系数计算为0.74。总测试分数显示上下27％组之间的显着差异。检查了拟合指数以证明模型的充分性，并为基础提供了良好的基础。使用这种结构，该仪器可以用作衡量Genai素养水平的合适工具，学习活动的有效性提高了这一水平以及对该主题进行研究。关键字 - 人工智能（AI）聊天机器人，Genai素养，测量工具，大学生
玛丽·克莱（Marie M. Clay）的理论观点
她对理论解释的追求着重于建立对阅读和写作所涉及的特定感知和认知行为的理解，并解释了复杂的直立过程的整合。因此，进度的解释涉及工作系统的描述，即旨在完成阅读和编写任务的感知和认知工作系统。对扫盲处理的获取“始于期望孩子撰写和写简单的消息或阅读简单的连续文本的开始”（Clay，2001，p。97），因为它是处理完整的消息，以使识字工作的工作系统参与和开发。因此，她专注于阅读连续文本的学习者，并编写和写个人信息。最初，粘土致力于发现新兴和不断变化的识字素养，这些儿童被发现是年龄段的读者和作家。她试图根据那些在开学第一年的阅读和写作变化的儿童的行为的发展基于发展模式的推论。详细说明的详细说明是对“何时以及如何开始教学的理解，对大多数孩子所接受的曲目可能会随着时间的预期变化，可变性以及不同的发展道路的变化的理解”（Clay，1998，第255页）。粘土认为儿童的学龄前儿童的发展历史是独特的，个人的，并且具有复杂的学习任务。孩子们由于学习的机会而建立了自己的理解，他们不会回避复杂性，他们将其独特的知识存储带到了学校。在5岁时，即使口服语言获取不完整，每个学校的入学者都有广泛的口语知识。他们的口头语言水平，词汇知识，对世界的知识以及他们在正式识字教学开始时就可以使用识字率的学龄前经验，并且他们启动了复杂的处理系统的构建。以下讨论回顾了克莱（Clay）的发现，从她的早期收购过程中观察到的变化所产生的努力，这是她寻求解释观察到的变化而产生的理论观点，以及相对于促进需要更安全发展的年轻学习者提供最佳发展的行动。
综合扫盲计划
识字能力是在跨学科和任何情况下使用视觉，可听见和数字材料来识别，理解，解释，计算和交流的能力。阅读是通过与书面语言的互动和参与来同时提取和构建意义的过程。1爱达荷州的综合扫盲计划概述了我们的意图，以确保我们的学生发展未来学习所需的强大识字能力。本计划提供了一个框架和指导，教育者准备计划，地区和特许学校可以按照爱达荷州法律的要求将其工作保持一致。它概述了所有利益相关者必须实施的下一步，除了法律的要求之外，以确保爱达荷州的学生成为熟练的读者和作家。全面的扫盲计划是K-12计划，重点是确保学生在早期（K-5）中掌握基础阅读技能。该计划与英语语言艺术/扫盲中的爱达荷州国家内容标准保持一致，其中包括基本技能的阅读标准。标准对学生学习的期望很高，以便有效地为学生准备高等教育和职业。爱达荷州的方法确保学生发展强大的基础阅读是基于阅读科学的。阅读科学结合了数以千计的研究研究结果，这些研究跨越了多个学科的研究，这些研究已融合，以教会我们大脑如何学习读写，以及为什么有些学生在这些任务上遇到困难。这项研究的含义为我们提供了有关如何教授阅读的指导，表明所有学生都必须在语言理解和印刷单词识别方面获得系统的，明确的指导，以实现熟练程度。2在第二部分：发展扫盲中详细介绍了阅读科学与扫盲技能发展阶段之间的联系的更多信息。基于爱达荷州的学生绩效数据，必须做更多的工作，以确保所有学生的识字增长。当所有利益相关者都致力于使用阅读科学来指导我们的作品时，将为达到阅读能力目标所需的指导提供指导。将阅读科学完全整合到我们的计划和实践中的下一步是第三节：基本要素。
联盟年度报告2024（sept_26）_web.indd
4 |大脑故事PEI飞行员和服务。参与者了解了幼儿创伤是如何为精神和身体健康成果不良的终生轨迹创造出终身轨迹。他们还探索了保护因素（例如体育活动，识字，社交联系等）可以在一生中建立和加强，以帮助儿童和成人应对生活的挑战。提供的内容基于数十年的研究和科学，由发展中心（哈佛大学）和巴利克斯基金会/艾伯塔省家庭健康计划编写。
cmom 3bh -srcd海报博士fin
•2019年，曼哈顿儿童博物馆（CMOM）启动了Baby Brain Hubs（3BH）计划。通过该计划，CMOM在纽约市的庇护所中安装了小型EXHIBS（大脑建筑枢纽），旨在促进嬉戏的父母互动，并每周进行一次研讨会，在该课程中，CMOM教育者在其中通过艺术，音乐，识字，感官和运动活动来吸引父母和孩子在有指导性的游戏中。
奥本公共图书馆 2021 财年 - 2024 财年战略计划
与此同时，领导们称赞图书馆向社区展现的热情面貌，尤其是向日益增长的第一代美国移民群体，并肯定图书馆将继续致力于早期儿童识字和优质教育。与此同时，他们认为 APL 需要更有效地向居民传达其相关性，以扩大多样化的用户群并确保为所有居民提供最高质量的服务。促进访问并寻找为顾客“创造便利”的方法将是 APL 成功的关键。
风险儿童：动态技能理论
识字定义会影响不同学习者可用的服务和机会[1]。联合国教科文组织将扫盲定义为“在日益数字，文本中介，信息丰富和快速变化的世界中的识别，理解，解释，创造和交流的手段”（联合国教科文组织郡，n.d.）。此定义意味着扫盲是动态的，上下文驱动的和个人的，它通过我们与他人的互动而发展[2]。在本文中，通过从联合国教科文组织（N.D.）和Perry [2]中获取沟通技巧的发展 - 在所有与自我的环境，学校，家庭，家庭，社会，社会和国家/地区的言语相互作用，以及我们的Neurobiology convoction Anroumens actagrige and One Aneviencation Anrocation Ancormigation Andare Anrobige and One Anemigation中。识字被视为自我，个体神经生物学和沟通技能获取和随着时间变化的动态多向相互作用。在当前的教育实践中，该定义的一个含义是，除了在美国的英语外，是否需要特定于领域的扫盲技能，以明确教授在危险中的儿童。Fitzgerald等。[3]发现，在第一至五年级的教科书中，科学，数学和社会研究之间特定领域的学术词汇网络增长变化，这表明可能需要额外的教育教学支持，以便为特定领域的脚手架词汇负担。
未来AI劳动力
由Chatgpt，Dall-E 2和Google的Palm等系统举例说明，强调了熟练的劳动力擅长于导航AI应用程序的复杂性。1,7-8此外，计算机科学以外的技能的增长需求甚至更大。具体来说，行业正在寻求具有人工智能素养的人，并在各个行业中负责任地有效地了解，使用和互动的知识和技能。随着AI改变行业和学术界各个方面的规模和速度，AI技能差距正在出现，这可能会对行业进步，AI发展以及未来的劳动力供应产生重大影响。为了满足对AI专业知识和技能差距不断升级的需求，我们开发了领导者框架，概述了培训和发展未来行业领导者和开发商所需的必要技能。领导者框架是一个模型，包括对AI培训必不可少的七个关键支柱：识字，支持，应用，发展，伦理与治理，研究与改进以及社会。每个支柱旨在满足与AI和AI开发有关学术界和/或行业范围内的所有专业角色，从而创造了定制的途径来发展和培训个人以发展AI的能力。通过与技术进化一致的三个角色类别进行了说明。传统技术角色得到识字和
引用出版版本（APA）：Sun，C.，Major，L.，Moustafa，N.，Daltry，R.，Obradovic，L。，＆Friedberg，A。（2024）。不同的
摘要：数字个性化表现出了增强学习的潜力。但是，关于不同内容个性化算法对早期算术和识字结果的比较影响的证据有限，尤其是在低收入和中等收入国家（LMIC）。本文报告了通过6479肯尼亚学前学习者使用的数字个性化学习工具进行了三个星期的A/B/C测试。实施了两种个性化算法（最大化学习者参与或分数），而专家策划的序列则被用作对照。1509班的学习者在这三个分区中随机分配。在三个指标中比较了算术和识字中的学习：总结性评估，课程进度和形成性评估。结果显示，在总结性评估中分区之间没有差异。不同的分区倾向于以不同的节奏通过数字课程进行。在形成性评估得分中发现了分区之间的显着差异，每种算法方法的影响根据不同的学习链而变化。发现有助于更深入地了解不同算法如何影响LMIC背景下的主要教育，这对设计针对特定的学习内容和学习者资料量身定制的个性化学习方法的影响。