XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System辅导
生成的AI及其对个性化智能辅导系统的影响
生成的人工智能（AI）正在通过在智能辅导系统（ITS）中启用高度个性化和适应性的学习环境来彻底改变教育技术。本报告深入研究了GPT-4（例如GPT-4）的生成AI的整合，以通过动态内容产生，实时反馈和自适应学习途径来增强个性化的教育。我们探讨了关键应用程序，例如自动化问题生成，自定义反馈机制以及响应个人学习者需求的交互式对话系统。该报告还解决了重大挑战，包括确保教学精度，减轻AI模型中的固有偏见以及维持学习者的参与度。未来的方向突出了多模式AI的潜在进步，辅导系统中的情绪智力以及AI驱动教育的道德含义。通过综合当前的研究和实际实施，本报告强调了生成AI在创造更有效，公平和引人入胜的教育经验方面的变革潜力。
AdapTutAR：增强现实中的机器任务自适应辅导系统
允许免费复制或复印本作品的全部或部分用于个人或课堂用途，但不得为了盈利或商业利益而复制或分发，且复制品必须在首页注明此声明和完整引文。必须尊重 ACM 以外的人拥有的本作品组成部分的版权。允许摘要并注明出处。若要以其他方式复制、重新发布、发布到服务器或重新分发到列表，则需要事先获得特定许可和/或支付费用。请向 permissions@acm.org 申请许可。CHI '21，2021 年 5 月 8 日至 13 日，日本横滨 © 2021 计算机协会。ACM ISBN 978-1-4503-8096-6/21/05...$15.00 https://doi.org/10.1145/3411764.3445283
智能辅导系统作为设计教育中形成性评估的工具
摘要在增加数字化时期，大学正在转向数字媒体来促进有效的学习。除了提供全面的学习平台外，还提供了学习材料和交流选择，在许多学科领域还开发了互动和自适应学习计划。这些所谓的智能辅导系统被用作讲座的工具，以使课程更加多样化，从而更有效。本文报告了使用智能辅导系统的使用，该系统被嵌入到计算机辅助设计教育中的形成性评估工具。系统使用了一百多个学期的机械工程专业的学生来为设计课程做准备。评估获得的系统数据然后讨论。结果表明，在形成性评估的框架内，智能辅导系统可以帮助学生完成开放的设计任务，并通过支持反馈使他们获得有效的解决方案。此外，本文介绍了系统数据的使用来通过检测和评估学生的知识差距和误解来改善课程。
和平辅导模型（PCM）的发展：学校辅导员减少学生攻击行为的策略
通过教育培养儿童内心的平和与学生在学校，特别是职业高中出现的问题成反比。职业高中学生正处于青春期发展阶段。这个阶段是危机阶段，是从儿童到成人的过渡阶段。在青春期，也会有对自我认同的探索，这可能会引发各种问题。了解青少年对自己的身份认同可以鼓励青少年表现得更好，不容易受到环境的影响，防止青少年产生消极的自我认同（Sumiati，2012）。研究结果表明，青少年身份认同的探索阶段与青少年犯罪有显著相关性（Paramitha，2013）。攻击性是青少年犯罪的一种形式，是一种有意伤害他人的身体或言语行为（Myers & Smith，2015）。攻击性行为是为了应对来自群体外的其他个体或群体的威胁（根据感知或真实存在）（MacLaren，Best，& Bigney，2010）。
法案 学校网站 主题：法令 任命指导老师和辅导老师 PNRR AS 2023-24
校长看过艺术。 2001/165号立法法令第25条；鉴于部长令第2022 年 12 月 22 日第 328 号法令，通过了关于改革 1.4 的《定位指南》，“在欧盟资助的国家复苏和复原力计划任务 4 - 第 1 部分 - 范围内改革定位系统 - 下一代欧盟。”；看过的艺术。 1，法律第561款2022 年 12 月 29 日第 197 号“2023 财政年度国家预算预测和 2023-2025 三年期多年期预算”；请参阅教育和功绩部部长令。 2023年5月4日第63号；已看到法令附件 A。 2023 年 5 月 4 日第 63 号法令，承认 IISS“P.LETO” 获得 45,578.73 欧元的国家资助，用于支付辅导和指导活动的费用；已看到法令第 B 号附件。 63 号法令，其中确定了至少 12（十二）名辅导教师将接受 IISS“P.LETO”的培训，并且 n。 1 (一名) 职业指导老师;已查看 MIM Note 协议。 AOODPPR n. 2023年5月4日第958号；已查看 MIM Note 协议。 AOODPIT n. 2023 年 6 月 27 日第 2739 号；已查看内部注释协议。 2023 年 4 月 12 日第 1843 号法令，涉及确定可参加 INDIRE 组织的培训课程的教师；鉴于学院于 2023 年 4 月 26 日批准的 2023 年 4 月 5 日第 63 号部长令中提到的指导方针的实施标准（第 47 号决议）；已查看 2023 年 9 月 25 日发布的入学教师和辅导教师选拔通知，并附有说明。 n. 4608，申请截止日期为2023年9月29日12:00；已查看 2023 年 10 月 3 日任命的委员会会议记录（2023 年 10 月 9 日编号第 4977 号）及其注释。 n. 4828；鉴于上述会议纪要附件 1 中所列的临时排名；考虑到尚未收到上诉；已确认n。本学年在职教师 16 名2023/2024年完成了Indire准备的辅导员和指导老师培训课程，并获得该平台颁发的证书；鉴于接受培训并在排名中得到有效排名的辅导教师数量超过了第 131 号法令附件 B 中规定的数量。 2023年5月4日第63号；考虑到三年内学生总数为457名，且必须保证每位导师至少带30名学生（一个或多个班级或班级组）；考虑到 MIM 注释 prot.n。根据 2023 年 10 月 12 日第 27523 号法令，为该教育机构分配了相当于 34,347.20 名员工的教师和辅导员薪酬的财政资源，即扣除国家和 IRAP 支付的社会保障和福利缴款；考虑到这些资源允许支付 3 名额外的导师费用，保证
数据附录：“渡过难关”：联邦政府的努力帮助美国教育在同类国家中保持领先地位
辅导分析的测试数据是从 NAEP 年度记分卡中收集的。辅导数据是通过对新闻文章、州法案和教育资源数据库的调查收集的。接受一个州提供辅导的标准很简单，即他们宣布在 2021-2022 学年提供辅导。包括俄亥俄州在内的许多州在 2021-2022 学年后实施了辅导，但最新的分数来自 2022 年春季。因此，我们在分析中不考虑这些州。有两种方法可以确定一个州是否提供辅导计划。首先是宣布他们将在 2021-2022 学年后建立一个项目，这被视为确认先前的项目不存在。其次是缺乏对辅导计划的讨论，在数据集中表示为没有来源 (NS)。在可能的情况下，我们会使用特定的课程细节来识别高剂量辅导，这些细节可以验证课程结构是否符合高剂量辅导标准（3 节课，每节课至少 30 分钟，分为小组）。如果无法做到这一点，我们会自行识别。以下是边缘情况的说明：
成功的组织培训的 10 个要点......
通常，当组织开始使用辅导时，大部分辅导将由外部高管教练与高级个人和团队合作提供。随着时间的推移，如果该策略成功实施，内部教练、导师和直线领导将提供更多的辅导 - 对外部合作伙伴的依赖就会减少。一个重要的原则是，辅导和指导应该由能够胜任地提供辅导和指导的最低成本资源提供。
3DG：使用生成AI来处理智能辅导系统的稀疏学习者性能数据的框架
抽象学习绩效数据（例如，测验得分和尝试）对于理解学习者的参与和知识掌握水平而言至关重要。但是，从智能辅导系统（ITS）收集的学习绩效数据通常会遭受稀疏性，从而影响了学习者建模和知识评估的准确性。为了解决这个问题，我们介绍了3DG框架（用于致密化和生成的3维张量），这是一种新型方法，将张量分解与先进的生成模型（包括生成对抗性网络（GAN）和生成性预训练的变压器（GPT））相结合，以增强数据插入和增强数据插入。该框架首先将数据表示为三维张量，从而捕获学习者，问题和尝试的维度。然后，它通过张量分解来致密数据，并使用生成AI模型增强数据，该模型是根据通过聚类识别的个体学习模式量身定制的。由成人扫盲中心（CSAL）中心的自动课程中的数据应用，3DG框架有效地生成了可扩展的，个性化的学习绩效模拟。比较分析揭示了GAN在这种情况下比GPT-4的出色可靠性，强调了其在解决ITS的数据稀少挑战方面的潜力，并有助于进步个性化的教育技术。
3DG：使用生成AI来处理智能辅导系统的稀疏学习者性能数据的框架
抽象学习绩效数据（例如，测验得分和尝试）对于理解学习者的参与和知识掌握水平而言至关重要。但是，从智能辅导系统（ITS）收集的学习绩效数据通常会遭受稀疏性，从而影响了学习者建模和知识评估的准确性。为了解决这个问题，我们介绍了3DG框架（用于致密化和生成的3维张量），这是一种新型方法，将张量分解与先进的生成模型（包括生成对抗性网络（GAN）和生成性预训练的变压器（GPT））相结合，以增强数据插入和增强数据插入。该框架首先将数据表示为三维张量，从而捕获学习者，问题和尝试的维度。然后，它通过张量分解来致密数据，并使用生成AI模型增强数据，该模型是根据通过聚类识别的个体学习模式量身定制的。由成人扫盲中心（CSAL）中心的自动课程中的数据应用，3DG框架有效地生成了可扩展的，个性化的学习绩效模拟。比较分析揭示了GAN在这种情况下比GPT-4的出色可靠性，强调了其在解决ITS的数据稀少挑战方面的潜力，并有助于进步个性化的教育技术。
专业学习中的人工智能
将面对面和虚拟辅导相结合有助于节省资源，并最大限度地延长教师和教练在一起的时间。通过查看教师在虚拟辅导课程后提交的数据，教练能够更直接地集中精力，根据教师对可能需要额外支持的领域的识别，启动面对面辅导周期。在访谈参与者目前正在使用虚拟辅导的地区，教师们很欣赏该平台的灵活性，它允许他们在课前、课后或计划期间复习和反思课程，而这在 1:1 辅导课程中并不总是可行的。通过利用这段时间单独准备反思和问题，教师可以将面对面的时间集中在更深入地探索具体的教学实践上。