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chatgpt对学生写作的影响：经验教训...
人工智能（AI）已经显着发展，并广泛应用在包括教育在内的各个部门。Chatgpt的出现引起了用户和研究人员的兴趣。对学生依赖的一些明确关注，而其他人则倡导其不可或缺的依赖。chatgpt为学生提供一个平台，以解决困难的理论问题并为基于应用程序的问题产生想法。进行了一项研究，以了解本科生对Chatgpt在学术写作中有用的看法，并探索其在尼泊尔教育中的潜力。使用混合方法方法，通过通过Messenger和电子邮件在线分发的结构化问卷收集数据。受访者，有64名尼泊尔学生在尼泊尔和国外攻读本科学位，回答了六个问题：5个问题是结构化的，而1个问题是非结构化的。这项研究表明，大多数学生都发现Chatgpt易于使用，并且可以为创意，重新构思和纠正语法错误而获得利益。但是，注意到依赖性及其对创造力的影响。虽然ChatGpt是提高写作技巧的宝贵工具，但在培养独立思考的同时，必须采用平衡的方法来利用AI的能力。建议进一步研究以探索教育中的长期影响和有效的整合策略。
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5. 应为单倍行距，Times New Roman 字体，12 号。书写清晰，不得有拼写或语法错误。 6. 所有表格和图表都应纳入论文正文。 7. 作者应在论文末尾按字母顺序列出所有参考文献。 参考文献：1. 必须为单倍行距，并位于手稿末尾。 2. 文中使用参考文献时，应将引文括在括号中，使用作者姓氏，后接逗号和出版年份，并按时间顺序排列（Boyd，1992；Kotler，2000）。 3. 如果作者姓名是文的一部分，则仅在括号中注明出版年份。Wong（1995）报道……Kotler 等人。 (2007) 发现….. 4. 期刊、会议论文集、书籍、网站和论文的参考文献应遵循以下格式：Hogenhout, S.A., EI-Desnoky Ammar, Anna E. Whit field and Margaret G. Rodinbaugh, 2008. Insect vector interactions with persistently viral transmission virals. Annual Review of Phytopathology 46:327-359. James, C.K., and K.Perry, 2004. Transmission of Plant Viruses by aphid vectors. Molecular Plant Pathology 5(5): 505- 511. 5. 建议作者仅提及手稿中实际使用的参考文献。
教授 EFL/ESL 学生有效的英语提示制作人工智能
聊天机器人和虚拟助手：Replika 和 Google Assistant 等工具使用 NLP 与学习者进行基于文本或语音的对话。这些聊天机器人可以模拟现实生活中的对话，帮助学生在受控环境中练习流利度并提高沟通技巧。通过响应用户输入，聊天机器人提供了一种即时且根据学生当前语言水平量身定制的对话练习形式 (Kim, 2019)。语法检查器和写作助手：Grammarly 和 Hemingway App 等平台使用 AI 算法来识别学生写作中的语法错误、文体问题和不恰当的措辞。这些工具提供改进建议，解释更正背后的语法规则，并且通常包括词汇增强功能。这有助于学生提高写作技巧并更好地理解英语语法 (Tetreault 等人，2018)。自适应语言学习应用程序：Duolingo、Babbel 和 Rosetta Stone 等应用程序使用 AI 为学生创建个性化的学习路径。通过跟踪用户进度并调整练习难度，这些应用程序可确保学生始终保持正确的学习水平。使用连胜和排行榜等游戏化元素也可以提高积极性并鼓励定期练习（Vesselinov & Grego，2021 年）。
药物和疫苗评估方法和工艺指南 - ...
日期 版本 变更摘要 2018 年 2 月 1.0 发布初步药物评估方法和流程指南。 2019 年 12 月 2.0 更新以包括自 2018 年 2 月以来批准的主题选择和基于价值的定价流程以及 DAC 决策标准的变更。增加了关于评估正在考虑纳入罕见病基金 (RDF) 的治疗方法的方法和流程的新附录。还对整个文档进行了微小添加、措辞更改和语法错误修正，以提高文本的清晰度。 2021 年 6 月 3.0 文件标题已更改，以反映增加了关于补贴考虑中的疫苗评估流程的新附录。指南已更新，包括有关豁免项目的评估流程、卫生部药物咨询委员会职权范围的修订以及 ACE 补贴后审查方法的信息。ACE 发布的指南中报告的预算影响范围也已更新。还对整个文档（包括附件）进行了添加和修订，以提高文本的清晰度。 2023 年 9 月 3.1 对整个文档（包括附件）进行了少量添加、措辞更改和图表修订，以提高文本的清晰度并简化流程。指南已更新，包括有关患者如何提供意见以告知 ACE 评估的信息。
利用人工智能作为潜在的支持……
目前，人工智能 (AI) 正被广泛用作学习的辅助工具。英语为外语的学生使用各种类型的应用程序来支持他们的学习和完成学校作业和项目。因此，本研究旨在描述 AI 如何用作他们的辅助学习工具。这项叙述性调查是通过询问图隆阿贡一所州立大学英语系的五名选定学生进行的，他们使用 AI 帮助他们完成撰写论文提案的最终项目。数据是通过在 2023 年 7 月采访他们并阅读他们的笔记收集的。然后对它们进行定性分析。本研究的结果揭示了两个要点。他们不仅使用 Chat GPT 作为最受欢迎的 AI 应用程序，而且还使用其他一些 AI 应用程序（如 Bing Chat 和 Grammarly）来支持他们的学习项目（如撰写研究提案）。这些应用程序用于各种原因和用途，例如使用 Chat GPT 查找研究主题的框架，开发和集思广益的想法；使用 Bing Chat 查找评论文献；并使用 Grammarly 检查他们的研究提案中的语法错误。令人惊讶的是，他们还可以在快乐的学习氛围中学习，因为他们可以在学习英语词汇和其他主题的同时玩游戏。最后，这些研究成果可以在最近的英语语言教学中得到教学实施，该教学将技术融入他们的教学和学习过程中。关键词：人工智能、人工智能作为支持学习工具、英语学习项目
日期：2024 年 6 月 12 日 笔试更新大纲...
工程）、薪酬水平 - 06 部分 - A（一般）部分 - B（职位相关）1.数学与数字能力：平均值、利润和损失、时间和工作、单利、复利、小数、数字问题、平方根和立方根、时间和距离、简化、HCF 和 LCM 问题、数值计算等。（最高 10 年级）2.逻辑推理：数字系列汇编、缺失数字查找、连续模式系列、匹配定义、缺失字符查找、奇数、血缘关系、编码和解码、单词的逻辑顺序、算术推理、字母和符号系列、数字推理、数据推理和数据解释。等。3. 语言与理解：反义词、同义词、拼写检查、常见错误检测、单词替换、正确选项、语法错误、变声、叙述、习语和短语、英语语法、句子改错和完成、段落总结、阅读理解与推理、发现错误、句子改进、沟通技巧、句子形成。4. 一般知识和时事：印度历史、印度经济、印度文化、印度政体、印度宪法、印度地理、环境科学、奖项和荣誉、名人、日子和年份、基本常识、时事、政府计划等，最高 10 年级标准。5. 计算机基础、MS Word、MS Excel、Power Point、互联网、电子邮件系统等。
软件错误检测导致从自下而上到自上而下的转变，涉及错误监控网络内的岛叶的有效连接
过去几年，软件编程技能的神经关联已成为越来越多研究的目标。这些研究侧重于软件代码检查过程中的错误监控。其他研究则研究了通过不同的神经生理学测量来衡量的任务相关认知负荷。大多数研究仅涉及语法错误（浅层代码监控）。然而，最近的一项功能性磁共振成像 (fMRI) 研究表明，当需要对代码检查进行具有挑战性的深层分析时，岛叶在错误监控过程中起着关键作用。这提出了岛叶与深度错误监控有因果关系的假设。为了证实这一假设，我们进行了一项新的 fMRI 研究，其中参与者执行了一项深度源代码理解任务，其中包括错误监控以检测代码中的错误。与与文本阅读和无错误源代码理解相关的各种任务相比，我们的范式的通用性得到了增强。健康的成年程序员（N = 21）参加了这项 3T fMRI 实验。错误相关事件引起的激活图证实了岛叶的显著激活 [p (Bonferroni) < 0.05]。重要的是，我们观察到了岛叶作用的后向前因果关系转变：在没有错误的情况下，因果方向主要是自下而上的，而当存在错误时，我们观察到了来自额叶区域（尤其是前扣带皮层）的强烈的自上而下的因果影响。
Cornerstone 和 AI 生成的写作：指南
2） 从一开始就努力了解学生的写作能力。在开课的第一周，请让他们在课堂上写至少 2 段文章，你可以收集这些文章并作为评估每个学生能力的基准。你当然可以告诉他们原因。我们还建议您考虑让他们在课堂上完成更多的写作。 3） 使用有特定要求的创造性作业。以下是一些会使使用 Chat GPT 变得困难的技巧：• 要求学生在写作中加入个人经历• 让学生回应同学的课堂演示或当天对文本的讨论• 带学生到课堂外，例如 Ringel 画廊，让他们写一篇关于特定艺术品、艺术家或展览的反思• 让他们融入时事；2021 年之后的任何内容都不在 Chat GPT 的培训范围内 4）增加对大纲、草稿、论文陈述、同行评审和参考书目的使用。如果我们在写作过程中一步步指导他们，他们就几乎不需要抄袭或使用聊天机器人。 5) 了解你的敌人：聊天机器人的文章往往在事实上不准确且笼统。它也无法引用文本的具体版本。你还可能会被学生突然变得更加复杂的词汇量和缺乏语法错误所提示。虽然聊天机器人的输出是随机的，但你可以输入你的实际写作提示，以了解人工智能为你的作业生成的输出是什么样的。你可以创建一个免费帐户并使用以下链接：https://chat.openai.com/chat 两种潜在的技术解决方案：
心率变异性指数语言知识的测量
在过去的几十年中，人们一直致力于开发能够利用不可直接观察到的认知方面的方法。这包括很大程度上在无意识的情况下发展起来的语言知识和技能，因此可能难以或无法表达。基于语言认知和神经系统之间的关系，我们研究心率变异性 (HRV)（一种指示自主神经系统活动的心血管测量指标）是否可用于评估隐性语言知识。我们测试了 HRV 检测个人是否拥有语法知识的潜力，并探索了心血管反应的敏感度。41 名健康的英国英语成年人听了 40 个英语语音样本，其中一半包含语法错误。Thought Tech nology 的 5 通道 ProComp 5 编码器通过连接到非惯用手的中指的 BVP-Flex/Pro 传感器跟踪心率，速率为每秒 2048 个样本。广义加性混合效应模型证实了心血管对语法违规的反应：在对包含错误的刺激作出反应时，以 NN50 为指标的 HRV 显著降低，这在统计学上是显著的。心血管反应反映了语言违规的程度，NN50 随着错误数量的增加而线性下降，直到达到一定水平，之后 HRV 保持不变。这一观察结果使人们聚焦于生理和认知之间错综复杂的关系的新维度。能够使用高度便携和非侵入性技术进行语言刺激也为评估来自不同人群的个人在其自然环境和真实交流情境中的语言知识创造了令人兴奋的可能性。
语言研究理论与实践目录
摘要——多年来，指导性 SLA 研究强调不同教学情境中的纠正反馈 (CF) 互动，并表明 CF 在 L2 发展中的促进作用。然而，很少有研究调查教师的 CF 实践与他们的信念及其对学习者在传统语言学习情境中吸收的影响。通过结构化观察和半结构化访谈，本研究在美国一所 K-12 学校的一个中低 (LI) 班和一个中高 (HI) 班中考察了两位教师的 CF 实践、信念及其对阿拉伯语作为传统语言 (AHL) 情境中的 L2 学习的影响。从两个有 30 名学生的班级收集了总共 20 小时的观察数据，并根据 Lyster 和 Ranta (1997, 2007) 的 CF 类型分类法进行编码。访谈数据是从两位班主任那里收集的，并基于扎根理论方法进行主题编码和分析。结果表明，两位教师都对 CF 抱有积极的看法，并且偏爱隐性 CF 和提示。LI 教师的 CF 实践在很大程度上反映了他们的 CF 信念，而 HI 教师的实践则完全反映了他们的 CF 信念。LI 教师主要针对学习者的词汇错误提供反馈，而 HI 教师主要针对学习者的语法错误做出回应。LI 教师使用引出、重述和元语言反馈被证明可以有效地提高吸收率和修复率。另一方面，在 HI 教师的课堂上，引出和澄清要求是最有效的 CF 类型。研究结果表明，具有 CF 知识的教师可以提供 CF，最终可能导致高吸收率和修复率。索引术语 — 纠正反馈、学习者吸收、CF 信念、CF 实践、母语使用