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本研究通过将 ACLED 冲突数据与 GDELT 媒体大数据相结合，引入了一个新的 NAI 变量，分析了津巴布韦地缘政治风险的时空演变及其社会认知的转变，揭示了经济因素驱动了动荡，并强调了将社会认知纳入地缘政治风险框架的理论价值。

这项针对中国小学生的纵向研究表明，负面的家庭特征化与攻击性行为通过愤怒反刍相互关联，而愤怒反刍既是双向的中介变量，也能独立预测未来的攻击行为。

本研究利用 2017–2022 年美国时间利用调查数据表明，疫情导致高中生和大学生显著减少了受教育课堂时间和社交时间，并增加了屏幕使用时间，而这些负面转变对低收入学生的影响更为严重。

通过对科索沃 PISA 2022 数据的多层分析，本研究确定了适应性教学是科学成绩最强有力的预测因子，解释了 19.1% 的校际差异，并超过了学生层面好奇心和创造力的影响，从而凸显了学校层面教学实践在减少教育不平等方面的关键作用。

这项针对 2020 年至 2026 年间发表的 35 项研究进行的系统综述强调，尽管人工智能通过改善学习成果、个性化支持和增强参与度显著提升了科学教育，但其负责任的整合需要通过健全的政策和教师培训，来应对与数据隐私、学术诚信以及过度依赖相关的关键伦理挑战。

这项针对菲律宾伊瓦坦（Ivatan）科学教师的现象学研究揭示了本土知识体系如何通过情境化学习来增强具有文化回应性的科学教育，并提出了“课程—社区—支持”（LCS）框架，以解决整合挑战并将地方智慧与正式科学课程相衔接。

本文通过访谈和参与式摄影（photovoice）项目，论证了在香港的印尼籍外籍家政工人如何将母职转化为一种草根式的母性团结，这种团结既作为一种情感资源，又作为一种政治实践，使她们能够通过非正式网络和互助行为，针对结构性不稳定性进行集体抵抗，并重新构想关怀与归属感。

这项针对孟加拉国299名教职人员和学生的横断面研究表明，尽管高等教育利益相关者对生成式人工智能表现出高度的接触度和积极的态度，但其参与特征表现为具备较强的基础意识，但在正式培训和结构化研讨会方面仍然有限。

本文认为，为了成功实施乌干达即将开展的以能力为导向的高等教育改革，各机构必须通过制定特定的政策框架、融资机制和真实的评估工具，将基于社区的体验式学习（CBEL）与企业职场集成学习区分并整合，从而利用社区参与来实现国家转型。

这项定性研究探讨了人工智能对现代写作产业带来的变革性影响，通过对使用程度进行分类，并结合访谈强调了人工智能在实际效率与在维护真实艺术性声音方面的局限性之间所存在的张力，以及由此引发的对质量标准和出版合同的担忧。