Scaffolding and fading generative AI support shapes dependency and anxiety among undergraduate law students
这项研究通过展示在斯里兰卡法律系学生群体中,逐渐减少生成式人工智能的支持增加了学术焦虑(尤其是在已有依赖倾向的学生中)且并未显著降低依赖程度,从而挑战了“限制生成式人工智能可以减少依赖”这一假设,进而表明为了支持公平性和学生福祉,有组织性的整合而非一味禁止才是必要的。
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这项研究通过展示在斯里兰卡法律系学生群体中,逐渐减少生成式人工智能的支持增加了学术焦虑(尤其是在已有依赖倾向的学生中)且并未显著降低依赖程度,从而挑战了“限制生成式人工智能可以减少依赖”这一假设,进而表明为了支持公平性和学生福祉,有组织性的整合而非一味禁止才是必要的。
本案例研究利用社会熵框架对西南爱达荷州进行分析,旨在表明通过联邦资金快速扩大野火适应工作往往会导致治理失序,并由此建议,成功的景观尺度风险降低需要灵活的时间表以及现有非联邦协作网络的持续连续性。
本文探讨了在在线学习设计与交付数字化过程中,俄罗斯高等教育教师如何通过发挥能动性、适应新方法以及开展协作来协商其专业身份。
这项针对澳大利亚肉类加工利益相关者的定性研究表明,尽管入职前评估被视为进行岗位匹配和早期干预的有效工具,但其在塑造危险识别和任务分配方面的成功,关键取决于清晰的沟通、具有文化响应性的交付以及一致的监督实践。
这项针对伊朗150名本科生的2025年横断面研究发现,较高的职业承诺(尤其是情感承诺和规范承诺)、更高的学习兴趣以及更高的GPA,与手术室及麻醉技术专业学生更高的感知临床能力显著正相关。
这项针对478名尼日利亚学龄儿童的横断研究表明,师生关系动态(特别是冲突和工具性帮助)以及学业自我调节(特别是内射动机)是情绪困扰的重要预测因子,强调了自主支持型学习环境对于更好情绪调节的重要性。
这项收敛式混合方法研究采用语料库辅助的关键话语分析,旨在论证巴基斯坦的宗教话语如何作为一个跨制度系统,通过各种传播平台塑造公众对政治、性别、公共卫生及国家认同的认知。
本文认为,跨学科城市可持续性研究必须超越将国家视为被动利益相关者的做法,通过采用一种新的分析框架——借鉴非洲城市研究和政治学——来审视国家的内部复杂性、尺度、时间性以及制度构成,从而有效地推动系统性变革。
这项针对261名尼日利亚教育工作者的研究表明,虽然机构暴露和TPACK知识能显著提升技术自我效能感,但自我效能感本身才是技术整合能力的最强直接预测因子,而TPACK知识则通过自我效能感发挥着复杂的负向直接影响与正向间接影响。
通过三项研究,本研究证明了灵感是一个关键的中介机制,通过该机制,良性嫉妒和社交网络异质性能够降低状态焦虑,而恶意嫉妒则通过削弱灵感来增加焦虑。