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联邦辅导网络 - DCPAS
联邦内部教练培训计划是一项严格的计划，经国际教练联合会认证，为联邦雇员提供专业级教练培训。联邦内部教练将为联邦雇员提供指导，并通过鼓励管理者和员工之间坦诚和尊重的对话、鼓励自我反思以及促进解决问题和绩效改进的创造力来培养指导文化。
近同侪辅导计划
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
PGP/辅导计划示例
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。
智能辅导系统的作用
摘要：人工智能 (AI) 与教育技术的融合通过智能辅导系统 (ITS) 彻底改变了学习方式。这些系统利用人工智能提供个性化、自适应的教学，以满足学生的个人需求，从而提高学习成果和参与度。本文探讨了 ITS 的发展和影响，重点介绍了机器学习、自然语言处理和自适应算法等关键人工智能技术，这些技术是其功能的基础。通过研究各种案例研究和应用，本文说明了 ITS 如何改变传统的教育实践，并确定了与其实施相关的挑战和局限性，包括数据隐私问题和系统偏见。讨论还延伸到 ITS 发展的未来方向，强调新兴趋势和潜在进步。最终，本文旨在全面了解 ITS 如何利用人工智能来增强教育体验，并为这一充满活力的领域提出未来研究的途径。
智能辅导系统的经验教训
自最早的专家系统以来，提供解释一直是人工智能 (AI) 的研究课题。1 本文重点关注那些运行源自机器学习方法（尤其是“深度神经网络”）的 AI 程序，该研究工作被称为可解释 AI (XAI)。具体来说，我们的分析基于 DARPA 2017-2021 XAI 计划中的研究项目，该计划追求这一假设：“通过创建新的机器学习方法来生成更多可解释的模型并将其与解释技术相结合，XAI 旨在帮助用户理解、适当信任和有效管理新一代 AI 系统”（参考文献 2；另见参考文献 3）。这些知识可能有助于适当使用 AI 工具，例如使用户能够交叉检查和补充自动化操作以完成更广泛的活动。提供解释是帮助人们获得这种能力的一种方法。解释计算机程序等复杂系统的最佳方法是什么？我们能否通过促进自我解释来促进人们的理解？基于计算机的辅导系统应该采用什么样的教学方法？这些方法应该从教师与学生互动的研究中得出吗？自 20 世纪 70 年代以来，这些问题一直是推动智能辅导系统 (ITS) 领域 AI 研究的动力。4,5 我们使用 Sharp-les 等人的 MR Tutor 系统来说明 ITS 方法，6 该系统使用统计分析来解释和关联医学图像的特征。在 MR Tutor 中，“解释”被定义为一种教学活动，用于学习如何使用 AI 执行诊断任务
人工智能辅导标准的价值
该技术将使教练能够找到更深入组织的方法，例如与管理人员和领导者合作以提高他们的教练技能，为学生和受训人员提供额外的学习方式，或协助组织建立教练文化。人工智能教练的出现可以让全球更多人获得教练服务，从而增强教练的社会影响力。随着教练服务越来越普及，人们的意识也会增强，并有可能大幅增加市场规模。
智能辅导系统-IJRPR
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。
