我们关注任务的能力——我们日常生活的一个关键组成部分——受到动机、觉醒和警觉等因素的严重影响。当任务枯燥或重复时，保持专注尤其具有挑战性。

根据一份新的报告，揭穿、“预先捆绑”、推动和教授数字素养是应对错误信息的几种更有效的方法。

专家警告说，如果关于气候变化和可持续性的教育要取得成效，就必须让儿童更多地了解植物的重要性。

光盘在空中飞行时发出的声音充满了光盘飞行速度和旋转速度的信息。这启发了宾夕法尼亚州立大学的凯尔·s·道尔顿（Kyle S. Dalton）将圆盘高尔夫和声学结合到一堂交互式声学信号处理课上。他将三个麦克风排成一行，并将其连接到将每个麦克风的信号转换为数据点的设备上。然后，他扔出一个顶部装有小哨子的圆盘，并记录下飞盘的声音信号。生成的数据集可用于学习基本处理工具和实践数据可视化。

研究人员开发了为期一周的高中课程，帮助学生快速掌握颜色化学和人工智能的概念，同时激发他们对科学和周围世界的好奇心。

在一项对近5000名北美大学一年级学生的研究中，那些更外向、更随和或不太神经质的学生更有可能在学校感受到更大的归属感。美国佛罗里达州奥卡拉的独立研究员亚历山大·

天体物理学家证实了一个分析模型的准确性，该模型可以解开关于超大质量黑洞及其吞噬的恒星的关键信息。

新加坡，2023年3月27日&ndash；来自新加坡大学生的数字数据表明，如果他们晚一点开始上课，他们的成绩可能会更好。这项来自数万名学生的研究结果由杜克大学-新加坡国立大学医学院的研究人员及其同事发表在《自然-人类行为。

Heinrich Heine大学生物信息学家Martin Lercher教授；塞尔多夫大学（HHU）和他的同事、纽约大学（NYU）的Itai Yanai教授正专注于研究中的创造力。在科学期刊《自然-生物技术》的最新社论中，他们主张教授创造性过程对科学进步的重要性，尤其是在研究生学习计划中。

孩子们更喜欢向谁学习？先前的研究表明，即使是婴儿也能找到最好的线人。但是，比起无能的人类，学龄前儿童会更喜欢向有能力的机器人学习吗？

在一项新的研究中，北卡罗来纳州立大学的研究人员让28名高中生创建了自己的机器学习人工智能（AI）模型来分析数据。该项目的目标是帮助学生探索人工智能的挑战、局限性和前景，并确保未来的劳动力做好使用人工智能工具的准备。

随着美国各地教师短缺的持续恶化，密苏里大学的一项新研究深入了解了为什么这么多压力重重、精疲力竭的教师正在离开这个行业。研究发现，与那些想办法管理压力的教师相比，那些努力应对工作压力的教师的工作满意度要低得多。