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开放和远程学习（ODL）的创新实践......
摘要 在印度独立 75 周年 (AMRITK KAAL) 中，数字鸿沟仍然是一个重大挑战，阻碍了平等获得教育和社会经济机会，从而阻碍了实现 2030 年之前可持续发展目标 4。本研究论文探讨了开放和远程学习 (ODL) 中采用的 AI、VR 和 AR 等创新实践，以克服印度多样化景观中的数字鸿沟。ODL 机构已成为教育民主化的关键推动者，惠及偏远和边缘地区的学习者。本文探讨了 ODL 平台用于增强数字包容性的策略和技术，包括移动学习、交互式多媒体内容和社区参与计划。此外，它还研究了政府政策和伙伴关系在促进数字素养和基础设施发展方面的作用。通过分析研究论文、研究文章、案例研究和实证数据等文献综述，本文阐明了 ODL 中的成功模式和最佳实践，强调它们在缩小数字鸿沟和促进包容性增长方面的功效。此外，它还确定了关键挑战和需要改进的领域，例如互联网可访问性、可负担性和教学适应多样化的学习需求。通过全面分析印度开放远程教育的发展格局，本文为政策制定者、教育工作者和利益相关者提供了见解和建议，以促进数字公平并利用数字时代的技术增强学习的变革潜力。
ODL程序 - 计算机应用学士学位（BCA）
TERM4 DECAP509 SOFTWARE ENGINEERING 4 30 70 0 DECAP653 ARTIFICIAL INTELLIGENCE 4 30 70 0 DSE-I DISCIPLINE SPECIFIC ELECTIVE I 4 30 40 30 SEC-I SKILL ENHANCEMENT COURSE I 4 30 70 0 GE-II GENERIC ELECTIVE II 4 30 70 0 TERM5 DSE-II DISCIPLINE SPECIFIC ELECTIVE II 4 30 40 30 DSE-III DISCIPLINE-SPECIFIC ELECTIVE III 4 30 40 30 SEC-II SKILL增强课程II 4 30 70 0 GE-III通用选修III 4 30 70 0
工商管理硕士（领导力与全球战略）（ODL）
Perdana University 与欧洲和平与发展中心 (ECPD) 合作开设的领导力与全球战略工商管理硕士 (MBA) 课程旨在让专业人士掌握先进的领导技能，并深入了解全球商业动态。该课程通过开放式远程学习 (ODL) 授课，为学生提供了在世界任何地方学习的灵活性，让在职专业人士和高管都能轻松学习。课程强调战略领导力、创新和国际商业管理，为毕业生在全球市场蓬勃发展和带领组织走向可持续成功做好准备。学生在向经验丰富的教师和行业专家学习的同时，深入了解全球商业领域的新兴趋势、挑战和机遇。通过互动式在线学习模块、案例研究和实践作业，学生可以培养做出战略决策、管理多元化团队和推动复杂国际环境中增长所需的能力。该 MBA 课程非常适合那些希望在日益互联的全球经济中提高领导能力和拓宽职业视野的个人。
价格清单
2研究计划年度的学费是确定在UP FANIT学习的外国人的研究。根据公共有效的研究计划进行研究的学费，向外国人（非欧盟国家的cizitens）收取“根据“斯洛文尼亚国民公共学生宿舍的学费和住宿规则”，没有斯洛文尼亚公民和斯洛文尼亚共和国的外国国民的规则”77/16，25/19在56/22中）。 根据《规则》第3条，外国人研究年度的学费数量的数量与斯洛文尼亚共和国公民的兼职年度相同数量。 斯洛文尼亚共和国，欧盟的cizitens和没有斯洛文尼亚公民身份的斯洛文尼亚人，如果他们已经获得了至少与他们在招生的教育中相对应的教育计划的教育，则可能会收取全日制学习费用的学费，以进行全日制研究，或者至少在研究课程中获得的教育及其在研究中的教育及其级别的教育计划及其依据，该课程及其在研究中的阶段及其依据，该课程与他们有关的级别的教育计划及其依据，该课程及其依据的教育计划及其依据的教育计划。第70条《高等教育法》（Zakon OVisokemšolstvu，Uradni List RS，št。 32/12 - uradnoprečiščenobesedilo，40/12 -Zujf，57/12 -ZPCP -2D，109/12，85/14，75/16，16，61/17 -17 -Zupš，65/Zupš，65/17-Zupš，65/Zupš，65/17，175/175/20 -175/20-21-21-57/57/odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl.57 uopd。 US，54/22 -Zupš -1，100/22 -Zszun在上一个研究计划中。77/16，25/19在56/22中）。根据《规则》第3条，外国人研究年度的学费数量的数量与斯洛文尼亚共和国公民的兼职年度相同数量。斯洛文尼亚共和国，欧盟的cizitens和没有斯洛文尼亚公民身份的斯洛文尼亚人，如果他们已经获得了至少与他们在招生的教育中相对应的教育计划的教育，则可能会收取全日制学习费用的学费，以进行全日制研究，或者至少在研究课程中获得的教育及其在研究中的教育及其级别的教育计划及其依据，该课程及其在研究中的阶段及其依据，该课程与他们有关的级别的教育计划及其依据，该课程及其依据的教育计划及其依据的教育计划。第70条《高等教育法》（Zakon OVisokemšolstvu，Uradni List RS，št。32/12 - uradnoprečiščenobesedilo，40/12 -Zujf，57/12 -ZPCP -2D，109/12，85/14，75/16，16，61/17 -17 -Zupš，65/Zupš，65/17-Zupš，65/Zupš，65/17，175/175/20 -175/20-21-21-57/57/odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl odl.57 uopd。US，54/22 -Zupš -1，100/22 -Zszun在上一个研究计划中。
人工智能（AI）在开放和距离中的作用...
总而言之，尽管AI通过使ODL更具个性化，高效和易于使用来增强ODL的巨大潜力，但它也提出了一些挑战和局限性。解决这些问题需要仔细考虑技术，伦理和监管因素。在ODL中，AI的成功集成将取决于将创新与负责任的监督平衡，以确保以促进公平，隐私和包容性的方式使用该技术。展望未来，ODL中AI的未来范围似乎很有希望。随着自然语言处理，机器学习和数据分析的进步，进一步增强了AI工具的功能。持续的研究和创新可能会导致更复杂的系统，这些系统可以提供更具个性化，可扩展性和有效的教育经验。但是，要完全利用AI的潜力，必须制定全面的法规，以解决道德问题，保护用户隐私并确保所有学习者的公平访问权限。因此，AI在ODL中的作用将继续发展，但其成功将取决于创新，道德考虑和包容性政策的谨慎平衡。
开放远程教育中工程与科学教育的虚拟实验室
摘要：高等教育 (HE) 包括传统和非传统的学习方法。开放远程学习 (ODL) 是一种非传统系统，教师（通常称为辅导员）并不亲自到场。由于技术不足和学生分散，使用 ODL 进行工程和科学教育实践仍然是一项挑战，这导致 ODL 课程的毕业生技能存在差距。有可能使用云计算设置以及用于创建模拟虚拟实践环境（虚拟实验室 - VL）的平台，无论身在何处，ODL 工程和科学以及教育专业的学生都可以访问这些环境。本文补充了有关 VL 的现有知识，并讨论了工程和科学教育中的这些不足之处，重点是加强在线和协作学习，以及可能的实验室要求。此外，本文还强调了 VL 和远程实验室的当代趋势和一些问题。
人工智能在开放和远程学习中的应用
从趋势变化来看，新兴技术正在彻底改变教育。在数字教育中，笔记本电脑、平板电脑、计算机和交互式白板在学校和大学中非常常见。在现代知识型社会中，远程和电子学习作为教育领域的创新方法受到重视。人工智能 (AI) 在开放和远程学习 (ODL) 中的应用已经缩小了学生和教师之间的差距。ODL 依赖于机器的使用，因为它为未以常规模式学习的学生提供了学习机会。在这里，人工智能是一种为学生提供学习机会的手段，帮助教师进行有效教学，改进教学方法并增强学生的学习体验。例如，基于人工智能的工具（如 ezTalks Cloud Meeting、WeVideo、scrible 和 Dropbox 等）用于 ODL 教育模式，从而为学生提供学习平台。研究人员进一步想到的问题是，人工智能是否能够在开放远程教育的部署中带来重大且极具吸引力的范式转变，以及人工智能是否能够极大地影响所有开放和远程学习者的未来？在这篇研究论文中，研究人员将探索人工智能可能在开放远程教育机构中得到应用的几个领域。
jellyfish搜索算法基于最佳的特征选择
金融危机强调了金融关系的一部分是全球宏观经济变异性和系统性风险的潜在来源。使用深度学习（DL）预测金融危机（dl），利用神经网络（NN）来确定指示未来金融危机的模式并分析复杂的财务数据。dl方法，例如经常性神经网络（RNN）或长期记忆（LSTM），这些方法可以处理大量过去的财务数据，例如地缘政治事件，经济指标和市场价格。这些模型的目的是确定可以通过从早期危机及其前体学习来导致经济衰退的精致联系和信号。该问题属于金融市场的复杂和动态性质，要求持续培训和修改方法，以在发展财务状况方面保持显着性。尽管DL显示了提高预测能力的潜力，但要接受金融市场的固有歧义以及建立模型以提高其准确性和可靠性的要求至关重要。本研究提出了一种基于水母搜索算法的特征选择，其中最佳深度学习算法（JSAFS-ODL）用于金融危机预测（FCP）。JSAFS-ODL技术的目标被归类为金融危机或非财务危机的存在。为此，JSAFS-ODL技术应用基于JSA的功能选择（JSA-FS）来选择最佳功能集。此外，RNN-GRU模型可用于FCP。为了增强RNN-GRU方法的检测结果，可以将黑猩猩优化算法（COA）用于与RNN-GRU模型相关的超参数的最佳调整。为了确保JSAFS-ODL程序的更好性能，涉及一系列测试。获得的值强调了JSAFS-ODL技术达到JSAFS-ODL技术的显着性能。