教师创建整合提示来增强课程的开场效果。这些提示应包括要求学生通过回忆以前学过的内容和/或单元总体目标来建立联系的问题。学生还可能被问及他们所学的内容与他们“校外”生活或其他科目的联系。
编辑并撰写者有 Emily J. Griffith 1 和 Gloria Lee 2、Joel C. Corbo 3、Gabriela Huckabee 4、Hannah Inés Shamloo 5、Gina Quan 6、Anna Zaniewski 7、Noah Charles 8、Brianne Gutmann 6、Gabrielle Jones-Hall 9、Mayisha Zeb Nakib 10、Benjamin Pollard 11,12、Marisa Romanelli 10、Devyn Shafer 13、Megan Marshall Smith 14、Chandra Turpen 15
医学教育是一个复杂而艰巨的过程,要求学生在临床前和临床领域获得大量的知识和技能 [1]。近年来,人工智能 (AI) 已被提出作为提高医学教育成果的潜在解决方案。AI 在医学教育中的一种应用是使用智能辅导系统,该系统为个别学生提供个性化的反馈和指导 [2]。本研究的目的是探索 AI 辅导系统在学习医学临床前和临床领域(特别是在药理学领域)中的应用。智能辅导系统在医学教育中的整合具有多种优势 [3]。这些系统支持个性化辅导,系统可以评估学生的知识水平并确定需要进一步强化的领域 [4]。当学生参与建议的活动时,可以调整难度级别,并根据他们的优势和劣势提供指导。这些系统被集成到学习管理系统中,学习管理系统已经历了显著的增长。
8 月份,学区为新教师提供参加新教师培训的机会。培训为期三天,为教师提供学区概况,包括指导过程。新教师将接受学区实践培训,包括教师评估工具 Focal Point。他们还会见内容/课程主管,以获取有关他们将从事的工作的更多信息。此外,在学年期间的任何时候,新手教师都可以安排与学校内容主管和/或主讲教师进行一对一会议,以提供指导和支持。在这样的会议中,新手教师可以讨论顾虑、问题或其他主题,包括但不限于教师评估工具、课堂管理、行为矫正、课程设计、评估实践、课程问题以及与他们的工作相关的任何其他主题。
在为期六周的课程中,每个星期六将参加一个60分钟的会议,学生将以高达4人的身份工作。在卡内基学习认证的老师的支持下,学生将审查和练习考试中涉及的概念,例如:代数的心脏解决问题,解决问题和数据分析,提前数学以及数学的其他主题,包括地球和三角学。
其潜在的好处是众多。通过提供个性化的教学,可以改善学习成果,增加学生的参与度并减少学习时间。它还可以向学生和讲师提供有价值的反馈,从而帮助确定学生挣扎并为教学策略提供信息的领域。此外,它可以部署在各种学习环境中,包括在线平台,混合学习模型,甚至是传统的课堂设置,使个性化的学习更易于访问和可扩展。但是,有效的发展是一项复杂的事业。它需要几个学科的专业知识,包括计算机科学,教育,认知科学和教学设计。挑战包括发展强大的学生模型的发展,有效的自适应学习算法的设计,引人入胜和交互式学习内容的创建以及对系统有效性的评估。此外,必须仔细解决伦理考虑,例如数据隐私和算法偏见。本文探讨了与ITS的设计和开发相关的关键组成部分,挑战和机遇,研究了当前的研究并突出了未来发展的有希望的方向。
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
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