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一门促进系统思维和系统工程的 MOOC
系统集成了硬件和软件元素，并与其环境进行实时交互。开发这样的系统需要采用基于系统思维和系统工程的系统方法。系统思维表明需要采用跨学科方法（不仅要关注技术，还要考虑社会或监管承诺，等等），这对于探索整个嵌入式系统领域至关重要。系统工程使学习者能够获得一种方法，该方法可以制定一个完全集成产品开发的一致设计和管理计划。本文介绍了如何设计和制作 MOOC，以促进在开发连接嵌入式系统时使用系统方法。MOOC 使用不同的案例研究，逐步介绍一种方法来培养特定的系统思考者技能，以识别和解决在设计连接嵌入式系统期间出现的各种问题。它于 2016 年推出，在不到 2 年的时间内吸引了超过 10,800 名学习者。之所以取得如此成功，当然是因为创建 MOOC 的团队采用了协作和整合的方法，即系统方法，这种方法也在这一教育项目中展现了其优势。
MOOC关于AI协调员的基于人权的方法
曾是富布赖特（Fulbright）的研究员，塞瑞斯（Thérèse）在都柏林大学和剑桥大学学习了法律，并被录取在都柏林国王旅馆的酒吧。她的专业知识领域是人权法和实践，对健康，科学和技术以及人权法具有特别的利益。她是《人权法评论》编辑委员会的成员，也是布卢姆斯伯里/哈特书籍系列，法律与卫生的共同编辑。她坐在爱尔兰国家医疗设备研究伦理委员会，北爱尔兰的临床伦理论坛和英格兰水氟化伦理咨询小组。她还是欧盟委员会科学和新技术伦理伦理的成员。
2019 年 B.Tech 荣誉学位批准的 MOOC 课程清单
21 太阳能工程与技术 EEH320 HONOURS MOOC 12 周 NPTEL/ SWAYAM B.Tech 规定 2019 IIT 古瓦哈提（如果未注册 KTU 下的 EET458 太阳能光伏系统）
地理空间大规模开放在线课程 (MOOC) ... - IIRS
在新冠肺炎疫情爆发的艰难时期，大规模开放式在线课程 (MOOC) 是接触大量参与者并分享知识的有效方式。联合国外层空间事务厅和联合国亚太空间科学和技术教育中心于2020年10月13日国际减少灾害风险日推出了一门关于“地理空间应用在灾害风险管理中”的大规模开放式在线课程 (MOOC)。该课程反应热烈，共有来自148个国家的29,727名参与者注册参加。在疫情期间，MOOC 为所有想要提高在灾害风险管理中使用地理空间和地球观测技术能力的人提供了免费、灵活的在线培训计划。根据反馈和对继续开展 MOOC 的要求，计划启动 MOOC 的第二阶段，其中包括额外的讲座和实践课程。拟议的 MOOC 注册第二阶段将于 2021 年 6 月 1 日开放。MOOC 旨在加强灾害管理专业人员的努力，为实现《2015-2030 年仙台减少灾害风险框架》、《2030 年可持续发展议程》和《联合国气候变化框架公约》第 21 次缔约方会议 (COP) 产生的《巴黎协定》的目标做出贡献。目标受众
学习分析模型，用于对阿曼的土著MOOC平台（Tadakhul系统）的学习者行为进行预测分析
Tadakhul系统是一个在线学习平台，旨在为阿拉伯语和英语的多个用户提供互动和个性化学习。我们提出的Tadakhul系统是一种电子学习环境，可为不同的学习方式提供学习材料。本研究的重点是在Tadakhul平台上使用学习分析，该平台基于学生以前的学习经验使用数据来预测未来的学习过程。它有助于提供个性化的学习经验。Tadakhul系统提供了一个平台，课堂讨论集中在最重要的概念上，并根据他们在学习期间的表现为每个学生个性化学习资源。将学习分析应用于在线电子学习环境中获得的数据可以帮助学生面临许多问题的课堂管理，并且老师可以通过调整数据或在需要时提供其他支持来提供帮助。在MOOC平台中使用学习分析的优点是预测学生失败，确定高危学生，评估分配，预测成绩并预测结果[4]。在这项研究中，我们探索了不同的人工智能模型，例如Bilstm和CNN，以确定利用Tadakhul平台的学生的学习行为。Bilstm模型非常擅长处理时间序列数据并了解数据之间的关系。这对于随着时间的推移跟踪和解释学生进步和互动模式很重要。检测体育锻炼的能力对于识别长期学习和行为很重要。另一方面，CNN模型可有效提取空间特征，
2024-25 学年 BE 新生 MOOC 列表（第 4 部分）
03 模拟电子电路 Prof. Shouribrata chatterjee 印度理工学院德里分校 12 周 3 https://nptel.ac.in/courses/108102112 2024 年 7 月 29 日 2024 年 8 月 16 日 NPTEL
已预先批准转学分的 MOOC 列表
3 GER-PE (BM) : 除 ACC、BUS、ACBS、BCE、BCG 以及杨氏学者项目和大学学者项目学生以外的所有课程 UE / BDE：除杨氏学者项目和大学学者项目学生以外的所有课程
通过教授创新的人工智能课程在 MOOC 时代保持领先地位
在过去十年中，获取知识的途径发生了根本性的变化。这一过程始于 2011 年左右，当时斯坦福大学教授 Andrew Ng、Sebastian Thrun 等人通过在线课程向所有人提供他们的 AI 课程（Ng & Widom，2014）。这种类型的课程通常被称为大规模开放在线课程（MOOC）。流行的 MOOC 平台包括 Coursera、Udacity、edX、Udemy 等。直到 2011 年，人工智能通常只能在有限数量的大学课程或书籍或论文中学习。此外，这些资源主要在发达国家获得。因此，新兴市场的潜在学习者无法轻松获取相应的资源。由于 MOOC，所谓的“人工智能知识民主化”已经开始从根本上改变我们的学习方式，并催生了新的人工智能超级大国，例如中国（Lee，2018）。
通过教授创新的人工智能课程在 MOOC 时代保持领先地位
在过去十年中，获取知识的方式发生了根本性变化。这一过程始于 2011 年左右，当时斯坦福大学教授 Andrew Ng、Sebastian Thrun 等人通过在线课程向所有人提供他们的 AI 课程（Ng & Widom，2014）。这种类型的课程通常被称为大规模开放在线课程 (MOOC)。流行的 MOOC 平台包括 Coursera、Udacity、edX、Udemy 等。直到 2011 年，AI 通常只能在有限数量的大学课程或书籍或论文中学习。此外，这些资源主要在发达国家提供。因此，新兴市场的潜在学习者无法轻松访问相应的资源。由于 MOOC，所谓的“人工智能知识民主化”已经开始从根本上改变我们的学习方式，并催生了新的人工智能超级大国，例如中国（Lee，2018）。