Science topic
Learning Environments - Science topic
Explore the latest questions and answers in Learning Environments, and find Learning Environments experts.
Questions related to Learning Environments
How can behavior intervention plans be effectively implemented in a rural, inclusive classroom setting, where there is no dedicated educational assistance or administrative support, and where the absence of one-on-one support makes accurate behavior tracking challenging? Specifically, how can educators address significant behavioral issues, such as aggression and violent reactions to perceived offenses, in the absence of reliable data collection methods, while maintaining a safe and supportive learning environment for students on the autism spectrum with subtle support needs?
School staff management is an organizational process aimed at optimizing the use of human resources within schools to achieve the highest standards of education quality. This process involves recruiting educational and administrative personnel, developing their skills, fostering effective communication among them, and motivating them to innovate and excel. The ultimate goal of school staff management is to create an inspiring learning environment that supports students' academic and personal growth while ensuring the school achieves its objectives and strengthens its role as a leading educational institution.
The question explores how to use tools and methods to assess the success of classroom management strategies, including analyzing students' academic and behavioral performance, collecting data through observations and surveys, and leveraging technology for evaluation. It also addresses how to improve these strategies based on feedback and results to ensure a motivating and well-organized learning environment.
The aim of this study is not only to investigate how these factors - self-efficacy, teacher-student relationship, intrinsic motivation, and extrinsic motivation, influence academic achievement, but also to empower educators and administrators with actionable insights into optimizing educational outcomes and creating supportive learning environments by analyzing the individual and combined effects.
El Diseño de un Entorno de Aprendizaje Rizomático en Educación Física busca transformar el aula en un espacio de exploración y autonomía, donde cada estudiante es el protagonista de su propio aprendizaje. A través de estrategias rizomáticas, se fomenta un enfoque dinámico y sin limitaciones, que conecta conceptos de educación física con competencias socioemocionales, promoviendo el "aprender a aprender". Este entorno permite que los estudiantes desarrollen habilidades de auto-dirección, colaboración y adaptación, aplicando el conocimiento en contextos diversos y en constante cambio. Más allá de las actividades físicas, el entorno rizomático impulsa el pensamiento crítico y la creatividad, formando individuos capaces de aprender de manera continua y significativa.
Working adults often face unique challenges, such as managing their professional responsibilities alongside their studies, with the added pressure of condensed semester durations compared to full-time students. For example, some lecturers may not fully engage with or address the specific needs and concerns of working adults during lectures or assignments, potentially leading to gaps in understanding or academic performance. Additionally, working adults returning to education may struggle with independently conducting research, given their time away from formal studies and the need to adapt to academic expectations. What approaches do you recommend for creating a supportive learning environment that acknowledges these challenges and provides effective solutions to help working adults succeed?"
I need websites or any apps that would enable such types of environments.
In order to create a conducive learning environment, teacher must assure that students have eagerness in learning new things in general or certain subject. That is why measurement on student eagerness in learning is important.
Understanding a student's learning style is crucial for effective education. The VARK model, one of the most common frameworks, categorizes learning styles into four types: visual, auditory, reading/writing, and kinesthetic. Each style has distinct characteristics; for example, visual learners benefit from diagrams and charts, while auditory learners excel with spoken information. Recognizing these preferences allows educators to tailor their teaching methods, creating a more inclusive and productive learning environment for students.
I am currently working on my dissertation proposal titled, "The Application of Uses and Gratifications Theory in Assessing Information Literacy in Online Learning Environments." With this proposed title, I would like to gather related literatures and reviews that would give substance to my study. Thank you.
How can LMS tools be used to create a just-in-time learning environment?
As there is globalisation and the digital revolution in every aspect of future learners who are so-called new millennium learners, how the Innovative Learning Environments fulfil the purpose. Also, there is a need to look into the well-being of the learners and how the pedagogy and curriculum can be designed for the community needs of every learner.
Good day. I am Lovelle T. Jamisola, currently pursuing my Master of Arts in Education at Caraga State University, Cabadbaran Campus, located in Agusan Del Norte, Philippines.
In today's diversified learning environments, I am particularly interested in learning how educational supervision contributes to improved student outcomes and teacher effectiveness.
Your expertise and understanding would be very beneficial to my research.
Thank you.
Gamification in Online Management Education.
How can teachers effectively address and prevent disruptive behavior in the classroom while maintaining a positive and inclusive learning environment for all students?
How can effective supervision and management practices positively impact student outcomes and contribute to the overall success of an educational institution?"
La inteligencia Artificial es la simulación de la inteligencia humana en los procesos de las máquinas, especialmente de los sistemas informáticos. Aplicaciones específicas de la IA son los sistemas expertos, procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de voz y la visión de la máquina .
¿Cuáles Son las Aplicaciones de la Inteligencia Artificial?
Aquí está la lista de los 21 de la Inteligencia Artificial (AI) Aplicaciones:
1. La Exploración Del Espacio
AI se están desarrollando sistemas para reducir el peligro de la vida humana que se adentra en los vastos reinos de descubrir y descifrar el universo que es una tarea arriesgada que los astronautas deben tomar. También podría ser utilizado para las actividades en el espacio, tales como la exploración espacial, incluyendo el análisis de los datos de misiones espaciales, en tiempo real de la ciencia de las decisiones de la nave, espacio escombros de evitación, y más autónomos a la operación.
Como resultado, no tripulados misiones de exploración espacial como el Rover de Marte son posibles debido a la utilización de la IA. Esto nos ha ayudado a descubrir numerosos exoplanetas, las estrellas, las galaxias, y más recientemente, dos nuevos planetas en nuestro sistema.
La NASA también está trabajando con aplicaciones de la AI para la exploración del espacio para automatizar el análisis de la imagen y a desarrollar autónoma de la nave espacial, que evitaría que la basura espacial, sin intervención humana, crear redes de comunicación más eficiente y libre de distorsión mediante el uso de una inteligencia artificial basada en dispositivo.
2. AI Aplicación en E-Commerce
AI es proporcionar una ventaja competitiva a la industria del e-commerce, y cada vez es más exigente en el negocio del e-comercio. AI es para ayudar a los clientes a descubrir los productos asociados con el tamaño, el color, o incluso de la marca.
Compra Personalizada
Tecnología de Inteligencia Artificial se utiliza para crear motores de recomendación a través del cual usted puede participar mejor con sus clientes. Estas recomendaciones se hacen de acuerdo con su historial de navegación, preferencias e intereses. Ayuda en la mejora de su relación con sus clientes y su lealtad a su marca.
AI-powered Asistentes
Tiendas virtuales asistentes y chatbots ayudar a mejorar la experiencia del usuario, mientras que las compras en línea. Procesamiento del Lenguaje Natural se utiliza para hacer que la conversación de sonido como humano y personal posible. Por otra parte, estos asistentes pueden tener en tiempo real el compromiso con sus clientes. ¿Sabía usted que en amazon.com pronto, el servicio al cliente podría ser manejado por chatbots?
La Prevención Del Fraude
Fraudes de tarjetas de crédito y comentarios falsos son dos de las cuestiones más importantes de Comercio electrónico a las empresas a afrontar. Considerando los patrones de uso, la IA puede ayudar a reducir la posibilidad de fraudes de tarjetas de crédito teniendo lugar. Muchos clientes prefieren comprar un producto o servicio, basado en comentarios de los clientes. AI puede ayudar a identificar y manejar a las opiniones falsas.
3. Aplicaciones De la Inteligencia Artificial en la Educación
Aunque el sector de la educación es la más influenciada por los seres humanos, la Inteligencia Artificial se ha comenzado a filtrarse sus raíces en el sector de la educación también.
Incluso en el sector de la educación, esta lenta transición de la Inteligencia Artificial ha ayudado a aumentar la productividad entre las facultades y les ayudó a concentrarse más en los estudiantes de oficina o de trabajo de la administración.
AI se puede automatizar la clasificación, de modo que el tutor puede tener más tiempo para enseñar. AI chatbot puede comunicarse con los estudiantes como un asistente de enseñanza.
AI en el futuro puede trabajar como personal virtual tutor para los estudiantes, que podrán acceder fácilmente en cualquier momento y en cualquier lugar.
AI también puede crear un medio ambiente disfuncional con la venganza efectos, tales como la tecnología que obstaculiza la capacidad de los estudiantes a permanecer en la tarea. En otro escenario, la IA puede ayudar a educador (a) estudiante de la predicción temprana en el entorno de aprendizaje virtual (VLE) como Moodle.
Algunas de estas aplicaciones en este sector incluyen:
Tareas administrativas Automatizadas para ayudar a los Educadores
La Inteligencia Artificial puede ayudar a los educadores con los no-tareas educativas como las tareas relacionadas con tareas como facilitar y automatizar los mensajes personalizados a los estudiantes, de back-office tareas como la clasificación de trámites, organizar y facilitar los padres y tutores de las interacciones, la rutina, el problema de la retroalimentación a la facilitación, la gestión de las inscripciones, cursos, recursos humanos y temas relacionados.
La Creación De Contenido Inteligente
La digitalización de contenidos como video conferencias, congresos y libros de texto de las guías pueden ser realizados utilizando Inteligencia Artificial. Podemos aplicar diferentes interfaces como las animaciones y los contenidos de aprendizaje a través de la personalización para los estudiantes de los diferentes grados.
La Inteligencia Artificial ayuda a crear una rica experiencia de aprendizaje mediante la generación y prestación de audio y vídeo resúmenes e integral de los planes de lección .
Voz Asistentes
Incluso sin la participación directa de la profesora o el profesor, un estudiante puede tener acceso adicional de material de aprendizaje o de asistencia a través de la Voz de los Asistentes. A través de este, los costos de impresión de temporal manuales y también dar respuestas a muy comunes preguntas con facilidad.
Aprendizaje Personalizado
El uso de tecnología de la IA, la hiper-personalización de técnicas se pueden utilizar para supervisar a los estudiantes de los datos de fondo, y los hábitos, planes de lección, recordatorios, guías de estudio, flash notas, de frecuencia o de revisión, etc., puede ser fácilmente generados.
Echa un vistazo:
- Mejor AI Herramientas para que los Estudiantes
- Mejor AI Herramientas para los Profesores
- Mejor AI Herramientas de Investigación para los Investigadores Académicos y Escritores
4. Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en el Estilo de vida
La Inteligencia Artificial tiene una gran influencia en nuestro estilo de vida. Vamos a discutir algunos de ellos.
Vehículos Autónomos
Compañías fabricantes de automóviles como Toyota, Audi, Volvo, y Tesla, el uso de la máquina de aprendizaje para capacitar a los equipos para pensar y evolucionar como seres humanos cuando se trata de conducir en cualquier entorno y la detección de objetos para evitar accidentes.
Los Filtros De Spam
El correo electrónico que utilizamos en nuestro día a día en la vida tiene AI que filtra los correos electrónicos de spam el envío de ellos a spam o carpetas de basura, que nos permite ver el contenido filtrado sólo. El popular proveedor de correo electrónico, Gmail, ha logrado alcanzar una capacidad de filtración de aproximadamente 99.9%.
Reconocimiento Facial
Nuestros favoritos de dispositivos como los teléfonos móviles, ordenadores portátiles y Ordenadores de uso de técnicas de reconocimiento facial mediante el uso de la cara filtros para detectar e identificar con el fin de proporcionar un acceso seguro.
Aparte de uso personal, el reconocimiento facial es ampliamente utilizado en la Inteligencia Artificial de aplicación incluso en áreas relacionadas con la seguridad en varias industrias.
Sistema De Recomendación
Diversas plataformas que utilizamos en nuestras vidas diarias como e-commerce, sitios web de entretenimiento, medios de comunicación social, el intercambio de video plataformas, como youtube, etc, todos utilizan el sistema de recomendación para obtener los datos del usuario y proporcionar recomendaciones personalizadas a los usuarios a aumentar su compromiso. Este es un muy ampliamente utilizado en la Inteligencia Artificial de aplicación en casi todas las industrias.
5. Aplicaciones de la AI en la Navegación
De acuerdo con el MIT de la investigación, la tecnología GPS puede dar a los usuarios información precisa, oportuna y profundidad de la información para aumentar la seguridad. El sistema hace la vida más fácil para los usuarios por determinar automáticamente el número de carriles de la carretera y de los tipos detrás de obstrucciones en las carreteras mediante la combinación Gráfica de la Red Neuronal y Convolucional de la Red Neuronal. Uber y varias empresas de logística significativamente dependen de AI para mejorar la eficacia operativa, evaluar el tráfico, y el plan de rutas.
Aquí están las importantes aplicaciones de la AI en el sector de la Navegación:
Carretera de Asignación: la tecnología GPS puede dar a los usuarios información precisa, oportuna y completa la información para mejorar la seguridad.
Un ejemplo típico de la carretera de asignación es Uber y otras logística de las empresas que utilizan IA de la eficiencia operativa y la optimización de rutas. Google Maps también se utiliza AI para calcular el tráfico y la construcción para encontrar la ruta más rápida a su ubicación.
Por Ejemplo, Google Maps ofrece direcciones de acuerdo con la ruta más corta desde Berlín a Potsdam. Las áreas que se destacan en la forma de color para representar la intensidad de tráfico. El color oscuro indica max tráfico, mientras que la luz de la sombra es para un mínimo de tráfico.
AI En Vuelos de Aerolíneas: tecnología de la IA ha contribuido ampliamente al plano de las operaciones. Una encuesta realizada en el año 2015 grabada en que el piloto operado sólo el 7% de los aviones, mientras que AI administrado el resto. Basado en la AI, en especial aviones que funcionan sin necesidad de un piloto han sido fabricados.
6. AI en la Astronomía
La Inteligencia Artificial puede ser muy útil para resolver el complejo universo de problemas. AI la tecnología puede ser útil para entender el universo, tales como cómo funciona, su origen, etc.
La inteligencia Artificial se utiliza en astronomía para analizar la mayor cantidad de datos y aplicaciones, principalmente para "clasificación, regresión, clustering, la previsión, la generación, el descubrimiento y el desarrollo de nuevos conocimientos científicos" por ejemplo, para descubrir exoplanetas, pronóstico de la actividad solar, y la distinción entre las señales de e instrumental de los efectos en la astronomía de ondas gravitatorias.
7. AI Aplicaciones en la Robótica
La robótica es otro campo de artificial de la inteligencia artificial, donde las aplicaciones de la inteligencia artificial se utilizan comúnmente. Robots que son alimentados por el uso de la IA actualizaciones en tiempo real en el sentido de los obstáculos en su camino y pre-plan de su viaje al instante.
El papel de la inteligencia artificial en la Robótica ha sido muy notable a lo largo de los años.
Comúnmente, el general robots están programados de tal manera que puede realizar algunas de las tareas repetitivas, pero con la ayuda de la IA, podemos crear robots inteligentes que pueden realizar tareas con sus propias experiencias sin ser pre-programado.
Robots humanoides son los mejores ejemplos de la IA en la robótica, recientemente, el inteligente robot Humanoide llamado como Erica y Sofía ha sido desarrollado que puede hablar y comportarse como seres humanos.
Puede ser utilizado para la
- Transporte de mercancías en los hospitales, fábricas y almacenes de
- Limpieza de oficinas y equipos de gran tamaño
- La gestión del inventario
8. Aplicaciones de la AI en Recursos Humanos
La Inteligencia Artificial ha llegado a ser tan útil en la contratación. Ayuda con el ciego de contratación. El uso de la máquina de aprendizaje de software, usted puede examinar las aplicaciones basadas en parámetros específicos.
AI unidad de sistemas puede escanear candidatos perfiles y currículos a proporcionar a los reclutadores de una comprensión de la piscina de talento que debe elegir.
9. AI Aplicaciones en el sector Salud
La Inteligencia Artificial encuentra diversas aplicaciones en el sector de la salud. Aplicaciones de la AI se utilizan en el cuidado de la salud para construir máquinas sofisticadas que pueden detectar enfermedades e identificar las células cancerosas. La Inteligencia Artificial puede ayudar a analizar las condiciones crónicas con laboratorio y otros datos médicos para garantizar un diagnóstico temprano. AI usa la combinación de los datos históricos y médicos de inteligencia para el descubrimiento de nuevos fármacos.
En los últimos cinco a diez años, AI cada vez más ventajoso para la industria de la salud y va a tener un impacto significativo en la industria de este sector.
Profesional Industrias de la aplicación de la IA para hacer un mejor y más rápido diagnóstico de los seres humanos. AI puede ayudar a los médicos con diagnósticos y pueden informar cuando los pacientes están empeorando de manera que la ayuda médica puede llegar a la paciente antes de la hospitalización.
10. Vigilancia
AI ha hecho posible el desarrollo de Herramientas de reconocimiento facial que puede ser utilizado para la vigilancia y la seguridad. Como resultado, esto le permite a los sistemas para monitorear el material de archivo en tiempo real y puede ser un precursor de desarrollo en lo que respecta a la seguridad pública.
Manual de monitoreo de cámaras de CCTV requiere de constante intervención humana, por lo que es propenso a errores y la fatiga. AI-basado en la vigilancia está automatizado y funciona 24/7, proporcionando datos en tiempo real.
Según un informe de la fundación Carnegie para la Paz Internacional, un mínimo de 75 de los 176 países están utilizando AI herramientas para efectos de la vigilancia.
En todo el país, de 400 millones de cámaras de CCTV son ya in situ, alimentado por AI tecnologías, principalmente el reconocimiento facial.
11. AI Applications in Agriculture
Artificial Intelligence is used to identify defects and nutrient deficiencies in the soil.
Esto se logra a través de la visión por computador, robótica, y la máquina de aprendizaje de aplicaciones, AI puede analizar donde las malas hierbas están creciendo.
La IA de los bots pueden ayudar a la cosecha de los cultivos a mayor volumen y ritmo mayor que el de los trabajadores.
La agricultura es un área que requiere de varios recursos, mano de obra, dinero, y tiempo para el mejor resultado. Ahora, un día en la agricultura se está convirtiendo en digital, y AI está surgiendo en este campo.
La agricultura es la aplicación de la IA como la agricultura, la robótica, sólido y de vigilancia de los cultivos, el análisis predictivo. AI en la agricultura puede ser muy útil para los agricultores.
12. Aplicaciones de la AI en el Juego
Otro sector en el que las aplicaciones de la Inteligencia Artificial han encontrado protagonismo es el sector del juego. La IA puede ser utilizado para crear inteligente, humana-como los NPCs para interactuar con los jugadores.
También puede ser usado para predecir el comportamiento humano mediante el cual el diseño del juego y las pruebas pueden ser mejorados.
El Extranjero de Aislamiento de los juegos lanzados en 2014 utiliza AI a perseguir a los jugadores durante el juego. El juego utiliza dos en la Inteligencia Artificial de los sistemas de 'Director de AI', que con frecuencia se conoce su ubicación y el 'Alien AI,' impulsada por los sensores y los comportamientos que de forma continua la caza del jugador.
La IA puede ser utilizado para juegos. La IA de las máquinas se puede jugar a juegos estratégicos como el ajedrez, donde el equipo debe pensar en un gran número de lugares posibles.
13. Aplicaciones de la AI en los Automóviles
La Inteligencia Artificial es utilizado para construir la auto-conducción de vehículos. La IA puede ser utilizado junto con el vehículo de la cámara del radar, servicios en la nube, GPS, y las señales de control para operar el vehículo.
AI se puede mejorar el vehículo de la experiencia y dar adicionales, como los sistemas de frenado de emergencia, monitoreo de puntos ciegos, y a cada conductor, dirección asistida.
Algunas de las industrias de la Automoción está utilizando AI para proporcionar virtual assistant a su usuario para un mejor rendimiento. Como Tesla ha introducido TeslaBot, un inteligente asistente virtual.
Diversas Industrias están trabajando actualmente para el desarrollo de la auto-conducido coches que pueden hacer su viaje más seguro y seguro.
14. AI en el mundo del Entretenimiento
Actualmente estamos utilizando algunos AI aplicaciones basadas en nuestra vida diaria con algunos servicios de entretenimiento como Netflix o Amazon. Con la ayuda de ML/algoritmos, estos servicios muestran las recomendaciones para los programas o espectáculos.
El espectáculo, con la llegada de los servicios de streaming en línea como Netflix y Amazon Prime , se basa en gran medida en la información recopilada por parte de los usuarios.
Esto ayuda con las recomendaciones basadas en la previamente el contenido visto. Esto se hace no sólo para ofrecer una precisa sugerencias, sino también para crear contenido que pueda ser del agrado de la mayoría de los espectadores.
Con el nuevo contenido que se crea a cada minuto, es muy difícil clasificar a ellos y hacerlos más fáciles de buscar. AI herramientas de analizar el contenido de los videos cuadro por cuadro e identificar los objetos a la función de las etiquetas apropiadas. AI es, además, ayudar a las compañías de medios para formar la toma de decisiones estratégicas.
15. Aplicaciones de la AI en los Medios Sociales
Los sitios de Medios sociales como Facebook, Twitter y Snapchat contienen miles de millones de perfiles de usuario, que deben ser almacenados y gestionados de una manera muy eficiente. AI se puede organizar y gestionar grandes cantidades de datos. AI se puede analizar gran cantidad de datos para identificar las últimas tendencias, los hashtags, y los requerimientos de los diferentes usuarios.
Instagram
En Instagram, AI considera que sus gustos y de las cuentas que debes seguir para determinar qué mensajes que se muestran en la ficha explorar.
Facebook
La Inteligencia Artificial también se utiliza junto con una herramienta llamada DeepText. Con esta herramienta, Facebook puede comprender conversaciones mejor. Puede ser utilizado para traducir los mensajes de los diferentes idiomas de forma automática.
Twitter
AI es utilizado por Twitter para la detección de fraudes, la eliminación de la propaganda, y el odio contenido. Twitter también utiliza AI recomendar tweets que los usuarios puedan disfrutar, con base en el tipo de tweets que se relacionan con el.
16. Aplicaciones de la AI en la Comercialización de
La inteligencia Artificial (IA) de las aplicaciones en el marketing de dominio así.
- El uso de la IA, los vendedores pueden ofrecer muy específica y personalizada anuncios con la ayuda de análisis de la conducta, reconocimiento de patrones, etc. También ayuda con la reorientación público en el momento adecuado para garantizar mejores resultados y reducción de los sentimientos de desconfianza y molestia.
- AI puede ayudar con el marketing de contenidos en una forma que coincida con el estilo de la marca y de la voz. Puede ser utilizado para manejar las tareas de rutina como de rendimiento, informes de la campaña, y mucho más.
- Chatbots alimentado por AI, Procesamiento del Lenguaje Natural, Lenguaje Natural, Generación de Lenguaje Natural y de la Comprensión puede analizar el lenguaje del usuario y responde de la forma en que los humanos.
- AI se puede proporcionar a los usuarios en tiempo real personalizaciones basadas en su comportamiento y puede ser utilizado para editar y optimizar campañas de marketing para adaptarse a un necesidades del mercado local.
17. AI en Viajes y Transporte
AI se está volviendo muy exigente para los viajes industrias. AI es capaz de hacer varios viajes relacionados con obras como hacer arreglos de viaje a lo que sugiere la hoteles, vuelos y las mejores rutas para los clientes. El viaje de las industrias están utilizando la función AI-powered chatbots que puede hacer humano como la interacción con los clientes para una mejor y rápida respuesta.
18. Aplicaciones de la AI en Chatbots
AI chatbots puede comprender el lenguaje natural y responder a las personas en línea que utilizan el "live chat", característica que muchas organizaciones para proporcionar servicio al cliente. AI chatbots son eficaces con el uso de la máquina de aprendizaje y puede ser integrado en una variedad de sitios web y aplicaciones.
AI chatbots, eventualmente, puede crear una base de datos de respuestas, además de extraer información a partir de una selección establecidos integrado de respuestas. Como AI sigue mejorando, estos chatbots puede resolver de forma eficaz los problemas de los clientes, responder a simples preguntas, mejorar el servicio al cliente, y proporcionar soporte 24/7. Con todo, estas AI chatbots puede ayudar a mejorar la satisfacción del cliente.
19. Aplicaciones de la AI en Banca y Finanzas
AI evolucionado la tecnología puede ayudar a mejorar una amplia gama de servicios financieros. Se ha informado de que el 80 por ciento de los bancos de reconocer los beneficios que la IA puede proporcionar. Si se trata de finanzas personales, finanzas corporativas, o de consumo de las finanzas, la tecnología evolucionada que se ofrece a través de IA puede ayudar a mejorar significativamente una amplia gama de servicios financieros.
Por ejemplo, los clientes que buscan la ayuda con respecto a la riqueza de soluciones de gestión puede obtener fácilmente la información que necesitan a través de la mensajería de texto SMS o chat en línea, todos los AI-powered.
La inteligencia Artificial también puede detectar cambios en los patrones de transacciones y otros posibles indicadores que pueden significar el fraude, que los seres humanos fácilmente se puede perder, y por lo tanto el ahorro de las empresas y a los individuos de una pérdida significativa. Aparte de la detección de fraude y automatización de tareas, la IA puede también predecir mejor y evaluar préstamo de riesgos.
AI y finanzas industrias son los mejores partidos para cada uno de los otros. La industria financiera es la implementación de la automatización, chatbot, inteligencia adaptativa, capital de riesgo, el algoritmo de la negociación, y el aprendizaje de máquina en los procesos financieros.
Relacionado: la parte Superior de la Inteligencia Artificial empresas en el Reino Unido
20. AI en la Seguridad de los Datos
La seguridad de los datos es crucial para todas las empresas y de los ataques cibernéticos están creciendo muy rápidamente en el mundo digital. La IA puede ser utilizado para hacer tus datos a salvo y seguro. Algunos ejemplos como el de la AEG bot, AI2 de la Plataforma, se utilizan para determinar los errores de software y de los ataques cibernéticos de una mejor manera.
21. AI Militar
Varios países están implementando AI aplicaciones militares. Las principales aplicaciones de mejorar el mando y control, comunicaciones, sensores, la integración y la interoperabilidad. La investigación se dirige a la inteligencia, de recopilación y análisis de la logística, las operaciones cibernéticas, operaciones de información, y semiautónomas y vehículos autónomos.
AI tecnologías que permiten la coordinación de los sensores y efectores, la detección de amenazas y la identificación, marcado de las posiciones enemigas, adquisición de objetivos, la coordinación y la armonización correcta de la distribución Conjunta de los Incendios entre la red de combate que involucran vehículos tripulados y no tripulados de los equipos. AI fue incorporado en las operaciones militares en Irak y Siria.
A nivel mundial anual de los gastos militares en la robótica aumentó de US$5.1 mil millones en 2010 a US$7.5 millones de dólares en 2015. Militar de drones capaces de acciones autónomas en uso de ancho. Muchos investigadores de evitar aplicaciones militares.
Aunque esto a menudo es de ninguna manera una lista exhaustiva, pero probablemente el más plausible en el futuro cercano. Vamos a esperar y ver cómo AI alteraría las diferentes industrias. Como resultado, esto puede transformar el carácter del trabajo y por lo tanto el lugar de trabajo.
¿Está usted de acuerdo con nuestra lista de Aplicaciones de la Inteligencia Artificial? Creo que hemos perdido algo importante? O ¿tienes alguna pregunta para nosotros? Siéntase libre de compartir con nosotros en la sección de comentarios de este artículo. Estaríamos encantados de saber de usted!
Hi, I am preparing my research study on clinical learning environment among nursing students which I needs the clinical learning environment inventory from Mikko Saarikoski. However, her email address can't go through. Can anyone help me out? Thanks.
Certainly! The constructivist learning theory approach, when integrated with innovative technology in the classroom, emphasizes the learner's active role in the process of acquiring knowledge and understanding. It builds on the idea that learners construct their own meaning and knowledge through their experiences, interactions, and reflections. When combined with innovative technology, this approach transforms the learning environment and experiences.
I would like to simulate a student learning environment using Monte Carlo, where we can see how the variables related to learning influence students in order to determine the optimal combination of variables for their learning
The educational resources used in today's learning environment, such as artefacts and digital gadgets, can readily and frequently distract students. As a result, we are exploring a potential strategy for determining when a learner is disengaged from the learning process.
We are interested in hearing your thoughts on the services that would make your academic journey more engaging, convenient, and supportive. Consider services that could leverage technology, promote career development, prioritize mental health and well-being, foster a sense of community, or address any other aspect you believe would enhance your experience as a student.
Certainly! This question is about how educators can create an inclusive and equitable learning environment that supports the success of all learners, regardless of their individual differences, such as learning styles, cultural backgrounds, and abilities.
ChatGPT suggested: Here are some journal papers that describe validated instruments for measuring curriculum flexibility in blended learning.
I can't find the paper below in any online database not even from my institutional account. Please help me!
- Ananthanarayanan, V., & Kolasani, K. R. (2020). Development and validation of an instrument to measure curriculum flexibility in blended learning. Journal of Educational Technology & Society, 23(1), 134-144.
- Haider, S., & Naghdi, S. (2021). Development and validation of an instrument to measure curriculum flexibility in blended learning environments. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), 16(2), 164-178.
- Xie, K., Chen, Y., & Lin, T. (2020). Measuring curriculum flexibility in blended learning: development and validation of a scale. Journal of Educational Computing Research, 58(5), 1163-1181.
- Jiang, S., Liu, M., & Zhang, W. (2021). Validating a scale for measuring curriculum flexibility in blended learning. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), 16(4), 55-71.
- Lin, J., Li, Y., & Li, Y. (2020). Development and validation of an instrument for measuring curriculum flexibility in blended learning. Education and Information Technologies, 25(6), 5135-5148
The substantial expenditures necessary to sustain smaller classes are justified by the belief that smaller classes increase student learning. On a larger scale does this have an impact of the environment?
Do you consider connectivism the new paradigm of learning and how does it affect constructivism in the contemporary digital learning environment?
Hello, colleagues, could you please help me understand what the conditions are necessary to fulfil for creating a smart learning environment? Thanks.
In my research, I need to identify students with low metacognitive skills (regulation). There are lots of methods. But I need to find a method for digital environment.
I am interested in conducting a research paper in the field of acquiring health awareness via an e-learning and/or m-learning environment!
Please provide your opinion on this question.
I am trying to implement DDOS attack detection in SDN network using reinforcement Learning algorithm, for this task I want to define my state space of Reinforcement Learning environment in the form of flow entries of the flow table,but I am unable to represent it properly ? Can somebody provide a little guidance of doing it ?
Thanks and regards
We are planning to develop inclusive learning materials for a flexible learning environment in higher education, and we are looking for an appropriate framework. Do you have any suggestions?
COVID-19 has had a significant impact on the educational sector, resulting in a shift from face-to-face to a decentralized learning environment, creating a unique opportunity for network-based academic dishonesty. Prior research has shown that during the COVID-19 pandemic, students engaged in network-based academic dishonesty as a consequence of the breach of weak and legacy software programs that monitor network-based academic dishonesty.
Are the current mitigation techniques for preventing network-based academic dishonesty well-designed? What are your thoughts on the matter?
Recommendations of any kind for XR; VR; AR would help me a lot. Thank you very much for your help!
I am doing a project for the final module of my degree with the OU, and looking at the relationship between epistemological beliefs and peoples attitudes towards constructivist online learning environments. I have managed to locate a sample epistemological beliefs questionnaire but struggling to find the full list of questions on the CLES. Could anybody point me in the right direction please? Thanks
What machine learning or AI techniques can be used to detect and mask sensitive information in a semi-structured or unstructured dataset.
I recently shifted my classes to more natural lighting and noticed that the students are calmer and have become more focused on tasks. I know there is research out there that explains this; however, I'm curious why Fluorescent lighting causes some students to become unfocused without even noticing because of the brightness. Also, if this makes a big difference, why haven't many schools moved towards this shift in classroom design.
Covid-19 have changed the learning at all levels and impacted social fabrics and mental state of many students and learners worldwide. As a result, the educators are challenged to provide the best learning methodologies and technologies to make sure that every students is motivated and has a best learning experience. New Learning management systems like EDORER are emerging bringing the e-learning to the next level while facilitating the most effective teaching, learning, proctoring and collaborative educational environment. The EDORER was built for Educators by EdTech Educators. The EDORER is everything the modern digital educator needs: live classrooms, online courses, proctored exams, mentoring and more in a collaborative learning environment.
source: https://edorer.com/
I am currently using rubrics to assess the learning outcomes of practical applications in a lab environment. I am trying to find ways to remove the subjectivity of the assessment. Any ideas?
Strategies or Approaches of Learners in Answering Self-Learning Modules in a Modular Learning Environment
"THIS IS AN ABSOLUTELY SCIENTIFIC QUESTION"
Throughout the historical evolution of relationship between professor and student, there have always been important changes to adapt teaching and learning environment related to place, form, structure and didactics.
Based on this, what is your scientific opinion about the future of teacher's relationship with student, especially regarding structure and way of teaching?
PLEASE ANSWER IN ENGLISH ONLY .
VERY IMPORTANT: Participate only if you are original, be yourself give your opinion, do not put links or texts from "Genio Google" or things found out there on the web! No one has any interest in stupid web answers, if that's the case, please be so kind as to ignore this debate!
We are investigating the impact of online learning environment on sustained attention and student engagement among undergraduate students (Year 1-3).
We had the participants watch a lecture video and answer multiple choice questions related to the content of the video. We also had them fill an engagement questionnaire which had questions about their involvement with peers and various university related activities.
Hypothesis I - 1st year students are able to focus more over a long period of time than 2nd and 3rd year students.
Hypothesis II - 1st year students actively participate and are more engaged with peers than 2nd and 3rd year students.
My questions are:
1. What statistical test would be most appropriate?
2. How do I set a value to prove significance...for example they had 13 MCQ questions, how do I know what number of questions they need to have answered correctly in order to say they paid more attention?
I'm very lost, i'd appreciate your help and any remarks that could provide me some clarity.
Instruction is a systematic process in which every component (i.e. teachers, students, materials, and learning environment) is crucial to successfully learning (Dick & Carey, 1996). Instruction deals with teaching and learning activities. These activities should assist students to learn knowledge and move this knowledge from short term memory to long term memory. To do that, students need to learn how to rehearse, encode, process and feedback new knowledge to be able to remember when they need.
I am in process on writing a project on middle school children and the effects of remote / online learning environment on English as a foreign language with an emphasis on communicative teaching and the development speaking / listening competences in children aged 10-12.
This is a rather new field - at least in a Danish context - so, what can you recommend as supporting studies for this project?
This question is related to the Global citizenship education (GCE):
How are researchers and educators conceptually redefining GCE in the learning environment of national higher education institutions (HEIs), educating youth on globalization and global challenges, and harmonizing the concepts and perceptions of national and global citizenship?
Dear All,
Is there anyone who have a book or research paper addressing specific features of blended learning environments? or you just let me know features of blended learning environments!
Kindly share with me!
Dear colleagues, please tell me how you control the academic integrity of your students in a distance and blended learning environment?
In teaching we use different techniques and tools for making it interesting but how can we make it more innovative and creative?
Hello,
for my master project, I would like to conduct a latent profile analysis about self-regulated learning skills. I would like to take two different measures into account when creating the profiles.
1. The students' self-reported questionnaire data regarding their SRL skills
2. Trace data I obtained when students interact with the learning environment
How can I use both of these sources of data to create richer profiles?
Thank you in advance,
Carl
How important is collaboration in this current period of blended learning? Specifically within a professional development capacity.
Seeking insight and reading for my MA project
The digital transformation of learning environments affords the Bring Your Own Device (BYOD) option for students. But, what arrangements (e.g., policy and tech support) are in place at your University in facilitating this option and how is the implementation working for you?
The Canadian Institute of Mass Communication (CIMCweb.com) is embarking on a pilot project to create language-barrier-free learning environment for deaf students, as a scalable model for Inclusive Education. The prototype system would utilize relevant available technologies, including HamNoSys/SiGML programming and Applied Artificial Intelligence. Contact santosh.shail@CIMCweb.com.
Dear researchers,
if you are you interested in research on efficient autonomous vehicles, I have something new for you.
We have just launched our new open source reinforcement learning environment. Here you can find it: https://github.com/dynamik1703/gym_longicontrol
Our new environment is in the field of autonomous driving. It offers the possibility to test and further develop algorithms for the efficient longitudinal control.
The longitudinal control problem has various challenges. One example is the trade-off between conflicting goals of travel time minimization and energy consumption. They contradict each other because a fast driving vehicle leads to high-energy consumption and vice versa.
Through the proposed RL environment, which is adapted to the OpenAi Gym standardization, we show that it is easy to prototype and implement state-of-art RL algorithms. Besides, the LongiControl environment is suitable for various examinations. In addition to the comparison of RL algorithms and the evaluation of safety algorithms, investigations in the area of Multi-Objective Reinforcement Learning are also possible. Further possible research objectives are the comparison with planning algorithms for known routes, investigation of the influence of model uncertainties and the consideration of very long-term objectives like arriving at a specific time.
LongiControl is designed to enable the community to leverage the latest strategies of reinforcement learning to address a real-world and high-impact problem in the field of autonomous driving.
Have fun trying it out! If you have any questions, feel free to write.
An innovative environment is one that is capable of evolving and adapting as educational practices evolve and change.
- Effective models for conducting a research in learning analytics in an online learning environment
- Teaching and learning theories associated with learning analytics
Over the next month many academic institutions will be moving all learning online. As scientists, we are often used to being able to demonstrate difficult concepts in the real world to emphasize points from classroom lessons. Watch the pencil, feather, and bowling ball all drop at the same speed, etc. Watch the gears mech and spin at different speeds. See density and buoyancy reflected in multilayer float stacks. This shift may present great difficulties for students and instructors used to a different learning environment.
For twenty+ years we've promised a shift to online learning and resources to aid understanding. Now it's become a necessity. Every department in every college has weeks for professors to develop online solutions. I believe these online forums are an excellent opportunity for us to share the resources we have found the most useful/valuable so that other instructors and students can continue to learn in a new environment.
So, from Calculus, to Physics, to Chemistry, to Biology, to the various flavors of Engineering, what online resources have you found to be the most effective tool for visualizing a learning concept?
The research project will be illuminate by this generalization:
Teaching practices developed by professors to combining informal learning at web 2.0 with formal learning at higher education courses, it corresponds with liquid and connective education phenomenon, because of teachers act like content curators trying to extend the learning to real contexts, combining structured and unstructured teaching activities.
How will 4IR technologies exponentially continue to grow rapidly in contact, blended and open distance learning spaces? In view of this, how will the 4IR impact on these teaching and learning spaces, to support students’ personalised learning. In addition, the new 4IR technologies and Yusuf and Nur (2019) claim is, challenging notions of online pedagogy, in particular the processes involved in “flipping or inverted or ubiquitous” the settings, and how students learn in contact, blended or open distance learning environments. How will we embrace the 4IR paradigm in a socially sustainable way? How will the 4IR to transform and rethink the existing praxis and curricula?
Currently, I am working on a plan for action reserach within vocational education. It will be participatory AR on a framework or guidelines for teachers when working with students within a hybrid learning environment. I struggle somewhat with finding the right amount of detail in my plan: enough to get going and not too much (otherwise there is no room left for AR).
So, what are some do & dont's on a plan, regarding:
- research question (a general one or several or ..)
- detail of the research instruments
- documentation of the plan (one version, multiple, ongoing...)
What are your toughts?
Dear research community,
I am in search for review studies that summarize the issues different kinds of online learning environments (MOOCs, SPOCs, flipped classrooms) face. I would be happy to draw from your knowledge in the field by receiving some hints!
Greetings,
Tobias
I want to learn opinions of teachers on future classes or learning environments that they think to be around in next decades. The purpose of the study will be to determine the expected qualities of future classes (a picture of future learning environments) according to teachers opinions. I am having problem in selecting the right design for it? as I am mixed in choosing grounded, case or phenomenological research.
I teach courses in blended learning environment, and I want to keep my students active and motivated to participate and share information. What helps me to achieve this goal, to assess students' online participation or just control it.
When indoor ambient conditions affect or initiate certain behavior, the mechanics of this type of learning can be viewed from an environmental psychology perspective (Mehrabian, & Russell, 1974; Pati & Barach, 2010). In fact, the pressure of task performance in a compromised learning environment can cause students to rationalize the outcome their learning based on these conditions and display actions geared toward dealing with the immediate surroundings (Wechsler, 1958).
My research title is "Assessment of mentoring in clinical learning environment for radiotherapy students in Malaysia". Its a 5 point likert scale questionnaire ranging from strongly agree to strongly disagree. I have collected several questionnaires from previous related papers, combine some of relevant questions from there, and edited some of the question to suit my research as some papers involved nursing student instead of radiotherapy students. What is the best method to validate it and how?
One Congress is about
Want do you thing about models of inteligent artificial
A presença da Inteligência Artificial nos ambientes de aprendizagem e sua ubiquidade crescente em todas as esferas da nossa vida proporcionam um contexto de ecossistemas de aprendizagem cada vez mais ricos e diversificados e também mais sujeitos a desafios e tensões. A automatização de tarefas de gestão, os processos de avaliação, a oferta de conteúdos personalizados e de tutoria e feedback, os ambientes de aprendizagem com múltiplas alternativas de interação virtual são, entre outros, realidades que urge debater amplamente.
what is the impact of home or classroom learning environments on a child's academic success. If any knows any studies/ research on this topic can you please share?