抽象成功的开放和远程学习取决于发达的自我结构材料,这对于促进自我指导的学习至关重要。有效的自我教学材料传达知识,激励学习者并减少对广泛支持服务的需求。这项研究研究了远程学习材料在选定的埃塞俄比亚高等教育机构中的有效性,重点是他们通过自学维持学生参与的能力。这项研究采用了一种混合方法,通过来自175名学生的问卷收集数据。调查结果表明,除了一个私人机构外,选定的机构未能开发有效的自我结构远程学习材料。为了应对挑战,高等教育机构的员工应接受有关开发和评估ODL材料的深入培训,HEIS应开发促进有效自学的课程材料。
● 在使用教学设计原则和成人学习理论规划和构建新学习产品、处理 SME 内容和管理端到端课程开发方面拥有丰富的经验。 ● 出色的研究、写作和编辑技能,包括能够将复杂的信息(如法律术语)转化为适合广泛受众的通俗易懂的英语,符合组织的品牌、语气、EDI 和可访问性指南。 ● 了解可访问性和 EDI 标准,以创建包容性学习材料。 ● 可展示的项目管理技能,能够领导项目、将课程内容与框架进行映射、准确估计时间表、同时管理多个项目并按时完成任务。 ● 强大的沟通和协作技能,能够与同事和跨职能团队有效合作。 ● 随时了解 L&D 领域的新兴趋势、技术和工具。探索并推荐创新方法,以提高学习材料的有效性和参与度。 ● 能够快速适应新技术和工具。
1 接触时间为同步/现场,并完全在校园内进行。校园学习侧重于提供互动式学习体验,并由一系列数字化异步学习机会提供支持,包括通过虚拟学习环境提供的学习材料、资源和机会。校园接触时间将清楚地向学生说明。 2 该模块包括同步/现场校园和在线学习活动的组合。这些将由一系列数字化异步学习机会提供支持,包括通过虚拟学习环境提供的学习材料、资源和机会。校园和在线接触时间将清楚地向学生说明。 3 所有学习均仅通过基于网络或基于互联网的技术进行,参与者可以通过这些方式参与所有学习活动。所有必需的接触时间都将清楚地向学生说明。 4 学习体验的主要地点在工作场所的学习活动。所有必需的接触时间,无论是在线还是在校园,都将清楚地向学生说明
1 接触时间为同步/现场,并完全在校园内进行。校园学习侧重于提供互动式学习体验,并由一系列数字化异步学习机会提供支持,包括通过虚拟学习环境提供的学习材料、资源和机会。校园接触时间将清楚地向学生说明。 2 该模块包括同步/现场校园和在线学习活动的组合。这些将由一系列数字化异步学习机会提供支持,包括通过虚拟学习环境提供的学习材料、资源和机会。校园和在线接触时间将清楚地向学生说明。 3 所有学习均仅通过基于网络或基于互联网的技术进行,参与者可以通过这些方式参与所有学习活动。所有必需的接触时间都将清楚地向学生说明。 4 学习体验的主要地点在工作场所的学习活动。所有必需的接触时间,无论是在线还是在校园,都将清楚地向学生说明
1,接触时间是同步/现场直播并在校园里完全进行的。基于校园的学习专注于提供互动学习经验,并由一系列具有数字启用的异步学习机会支持,包括通过虚拟学习环境提供的学习材料,资源和机会。校园接触时间将向学生清楚地阐明。2该模块包括同步/实时校园和在线学习活动的组合。这些将得到一系列具有数字功能的异步学习机会的支持,包括通过虚拟学习环境提供的学习材料,资源和机会。校园内和在线联系时间将向学生明确表达。3,其中所有学习仅由基于Web或基于Internet的技术提供,并且参与者可以通过这些手段从事所有学习活动。所有必需的接触时间将向学生清楚地阐明。4学习活动,在工作场所中学习经验的主要位置。所有所需的联系时间,无论是在线还是在校园上,都将向学生明确阐明
•灵活的远程学习,因此您可以随时开始课程,并按照自己的节奏学习•一流的在线学习材料,由行业专家开发和批准•访问包括修订和学习工具在内的高级支持资源•无限制的一对一支持我们的专家辅导员和专门的学习顾问•与全球其他学生和专业人士的联系机会•
计算机编程教育的教学法正在通过交互式学习材料得到丰富和改进。可视化、建模和用于开发交互式视觉技能的互联网平台只是目前可用于广泛计算课程的专业学习材料的几个例子。实施主动学习存在一些具体挑战,例如上课时间不足、准备工作增加、实施学生参与广泛课程以及缺乏必要的材料、技术或用品。计算机视觉是人工智能的一个子领域,它允许机器从视觉数据(如照片、电影和其他数字媒体)中学习,然后采取行动或提供问题的解决方案。为了提高智能交互式学习和实践的效率,本文在人工智能的指导下结合视觉机器视觉分析框架,创建基于机器视觉的智能教育辅助系统(MV-SEAS)。可视化通过将多种形式的信息整合为单一的视觉表示,加快并简化了常规交流。本研究讨论了可视化信息对于学生的初始知识获取以及继续教育和发展的重要性。强调了自动化创新教育分析和交互式可视化的无缝融合。本文旨在识别和描述必须克服的上述技术挑战,以使计算机教育者更容易发现、采用和定制智能学习材料。研究最后提出了一种用于存储、集成和传播智能教育数据的 MV-SEAS。它调查了是否可以使用现有标准和指南来完成。最后,本文结合试验证明了所提出的智能教育方法的有效性。研究结果表明,人工智能辅助智能教育的交互式可视化可以有效地将学科专家的信息与教育者的经验结合起来,产生更强大、更易于理解的机器智能。
作为GA课程中的最低要求,CRISPR/ CAS系统的基本特征可以在没有其三种主要工具的情况下满足。在这种情况下,此工作表仍然是有道理的,因为它为学生提供了处理该系统的机会。之后,可以确定其特征,而工具及其名称并不代表学习材料。这是由老师酌情决定的。
总结性评估可以证明您掌握了课程目标。对于总结性评估,您将不被允许使用学习材料。这是您展示在课程中学到的知识的机会。总结性评估可以使用在线监考系统 Proctorio 进行监考。有关 Proctorio 的信息可在课程大纲部分的远程监考中获取。本课程的总结性评估如下: