高中教育的选择和多样性为满足土著学习者的需求创造了巨大的潜力,而这一级别的高风险使得促进学习者的成功至关重要。土著学生历来在世界各地的教育环境中被边缘化,因此,获得支持性的环境和资源以在这一水平上取得成功至关重要。本政策简报从经合组织的“超越:高中教育转型”项目主办的同伴学习讨论中对支持土著学习者接受高中教育的主题进行了思考。2021年12月,该项目与来自新西兰和加拿大两个省(阿尔伯塔省和曼尼托巴省)的参与者组织了一次非正式讨论,重点讨论了该系统在支持这一级别土著学习者方面的经验。本政策简报概述了在这次非正式讨论中分享的见解,以及与会者提出的问题的背景。
自新冠肺炎以来,许多学院和大学都扩大了虚拟学习,但研究表明,在线学习在不同的学生群体中效果并不一样好。事实上,它会导致通过率降低,增加孤立感,并加剧现有的不平等。,SRI数字学习与技术政策项目联合主任、高级首席研究员Rebecca Griffiths表示:“研究表明,学生在在线课程中的成功率通常会降低,这表明不同群体之间的差距有时会变得更大。鉴于未来教育的极端变化,如何在虚拟教育环境中改进和创新变得越来越重要。”
空军部(DAF)正在努力开发和部署用于任务区和支持职能的人工智能和机器学习系统,包括人力资源管理。最近的发展改善了组织对数据和分析工具的访问,为他们提供了一系列可能的ML项目
在过去的几十年里,美国各地越来越多地使用绿色雨水基础设施。在一些地方,城市在这类基础设施上投入了大量资金,以减少城市洪水并管理水质。与传统的灰色基础设施相比,绿色雨水基础设施还为周围社区提供了各种共同利益。这些共同的好处包括减少城市热岛效应、改善水质和增强美观性。本报告介绍了对美国五个城市的绿色雨水基础设施资产数据进行的基于机器学习的探索性分析结果。在每个城市中,作者根据周围地区的人口和土地利用特征评估了已安装的绿色雨水基础设施的位置。该分析的目的是了解当地围绕绿色雨水基础设施投资的情况。这项评估可以帮助城市了解这些投资目前的共同利益潜力,以及未来规划如何提高绿色雨水基础设施的共同利益
根据Gartner,股份有限公司软件工程炒作周期,2023年,变革技术,包括人工智能增强软件工程(AIASE)、人工智能编码助理和平台工程,将在2-5年内进入主流。