。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是
抽象目的 - 本文研究了同步学习和异步学习的调节作用,以及数字学习空间经验和在加纳高等教育机构中学习者之间持续使用之间的虚拟自我效能。设计/方法论/方法 - 在选择604名学生的学生中,使用了便利抽样技术,他们回答了数字学习空间体验,同步和异步学习,虚拟自我效能和学习者在加纳大阿克拉地区的持续使用。该研究采用回归分析来测量假设的路径。发现 - 调查结果表明,异步学习在数字学习空间体验和学习者的持续使用之间部分介导,但是在数字学习空间体验和学习者持续使用之间同步学习的中介效果并不重要。此外,虚拟自我效能感显着调节异步学习与学习者的持续使用之间的介导关系,但是在研究中未建立同步学习的调节作用。研究局限性/含义 - 由于抽样范围,研究结果的概括受到限制,该范围仅限于加纳大阿克拉地区的IHL学生。
摘要:这项研究研究了游戏化技术的影响,包括Kahoot!,Classcraft和Badgeville,对在线学习环境中学习有效性和享受的学习者动机,参与度以及对学习者的看法。采用定量研究方法,该研究利用结构方程建模(SEM)来分析游戏化元素与学习者结果之间的关系,并由自决理论(SDT)构建。从对跨Varis领域的169名学术界进行的调查收集的数据表明,游戏化技术(例如排行榜,徽章,点系统和挑战)可以显着增强学习者的参与度,平均观察到25%的人。奖励,激励措施和竞争性挑战都提高了内在动机和外在动机,从而提高了30%的学习者表现。尽管对游戏化对学习有效性的影响有轻微的负面看法,但感知到的享受增长了20%,这突显了其整体积极影响。知识保留显着影响学习者的参与,感知的学习效率和享受,其相关系数在保留率和参与度之间为0.65。这些发现强调了平衡竞争要素以优化动力,有效性和享受的重要性,同时保持支持性学习环境。该研究为设计游戏化的电子学习环境提供了可行的建议,这些环境有效地整合了游戏化元素以增强参与,动机和知识的保留,为旨在创造参与有效的在线学习经验的教育工作者提供了基于证据的指导。
关于卡特彼勒(Caterpillar):Caterpillar Inc. 2023年的销售额和收入为671亿美元,是世界领先的建筑和采矿设备,越野柴油和天然气发动机,工业燃气轮机和柴油机运动的领先制造商。近100年来,我们一直在帮助客户建立一个更好,更可持续的世界,并致力于减少碳的未来。由我们的全球经销商网络支持的我们的创新产品和服务提供了帮助客户成功的非凡价值。Caterpillar在每个大陆开展业务,主要是通过三个主要领域运营的建筑行业,资源行业以及能源与运输 - 并通过我们的金融产品领域提供融资和相关服务。通过Caterpillar.com访问我们,或通过Caterpillar.com/en/news/social-media.html在我们的社交媒体渠道上加入对话。
摘要。脑癌是一种影响大脑的潜在致命疾病。为了挽救生命,早期肿瘤检测现在至关重要。医学成像是诊断脑肿瘤的一种方法。为了帮助发现脑肿瘤,研究人员正在转向深度学习。事实证明,使用深度学习算法可以减少个体早期诊断中的错误。对于脑肿瘤,即使是轻微的误诊也可能造成严重后果。在处理医学图像时,发现脑肿瘤仍然是一项艰巨的任务。在脑部扫描中很难发现肿瘤。图像的精度受到许多干扰和延迟的影响。我们在论文中使用深度学习方法来描述脑部疾病。利用深度学习方法检测脑部疾病与新信息的研究有关。提出的基于 TL 的 DenseNet121 模型分别实现了 98.38、97.33、99.1、98.23、98.62 和 96.62 的准确度、灵敏度、特异性、F1Score、精确度和 IoU。在脑肿瘤数据集上获得的结果表明,所提出的方法在 F1 分数、精确度、灵敏度、准确度、特异性和 IoU 方面优于其他方法。
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抽象学习绩效数据(例如,测验得分和尝试)对于理解学习者的参与和知识掌握水平而言至关重要。但是,从智能辅导系统(ITS)收集的学习绩效数据通常会遭受稀疏性,从而影响了学习者建模和知识评估的准确性。为了解决这个问题,我们介绍了3DG框架(用于致密化和生成的3维张量),这是一种新型方法,将张量分解与先进的生成模型(包括生成对抗性网络(GAN)和生成性预训练的变压器(GPT))相结合,以增强数据插入和增强数据插入。该框架首先将数据表示为三维张量,从而捕获学习者,问题和尝试的维度。然后,它通过张量分解来致密数据,并使用生成AI模型增强数据,该模型是根据通过聚类识别的个体学习模式量身定制的。由成人扫盲中心(CSAL)中心的自动课程中的数据应用,3DG框架有效地生成了可扩展的,个性化的学习绩效模拟。比较分析揭示了GAN在这种情况下比GPT-4的出色可靠性,强调了其在解决ITS的数据稀少挑战方面的潜力,并有助于进步个性化的教育技术。
抽象学习绩效数据(例如,测验得分和尝试)对于理解学习者的参与和知识掌握水平而言至关重要。但是,从智能辅导系统(ITS)收集的学习绩效数据通常会遭受稀疏性,从而影响了学习者建模和知识评估的准确性。为了解决这个问题,我们介绍了3DG框架(用于致密化和生成的3维张量),这是一种新型方法,将张量分解与先进的生成模型(包括生成对抗性网络(GAN)和生成性预训练的变压器(GPT))相结合,以增强数据插入和增强数据插入。该框架首先将数据表示为三维张量,从而捕获学习者,问题和尝试的维度。然后,它通过张量分解来致密数据,并使用生成AI模型增强数据,该模型是根据通过聚类识别的个体学习模式量身定制的。由成人扫盲中心(CSAL)中心的自动课程中的数据应用,3DG框架有效地生成了可扩展的,个性化的学习绩效模拟。比较分析揭示了GAN在这种情况下比GPT-4的出色可靠性,强调了其在解决ITS的数据稀少挑战方面的潜力,并有助于进步个性化的教育技术。
•学习者将能够通过英语语法原则的应用来讲和写语法准确的句子•学习者将增强词汇技能以建立强大的语言技能。• The learner acquires the ability to understand the academic text from multiple dimensions employing ethical and logical reasoning based on accurate comprehension • The learner gains evaluation potential by employing standard reading & listening strategies to grasp the core essence and spirit of the text • The learner will gain mastery on speaking & writing skills through the application of relevant guidelines, through consistent practice of functional English expression Textbooks: 1.探路者:本科生的交流英语,第1版,东方黑天鹅,2023年(单位1,2&3)2。Cengage Publications使用语言授权,2023(单位4和5)
读写能力、算术能力和数字素养都是基本技能。我们很幸运,爱尔兰的算术和读写能力水平非常高,但保持在这方面的投入和雄心以及进一步提高数字素养技能至关重要。爱尔兰的《2024-2033 年读写能力、算术和数字素养战略:从出生到成年的每个学习者》提出了明确的愿景和全面的方法,以支持所有儿童和年轻人发展这些技能。早教工作者、保育员、教师、早期学习和护理机构和学校领导、家长以及更广泛的社区所发挥的关键作用对于该战略的成功至关重要。该战略以上一战略的成功为基础,并以广泛的研究和咨询为基础。自 2011 年战略首次推出以来,爱尔兰的教育系统和整个社会都发生了很大变化。随后几年,爱尔兰的早期学习和护理经历了前所未有的发展,人们越来越普遍地认识到幼儿教育经历对终身学习奠定基础的重要性。爱尔兰还推出了前所未有的小学和小学后课程和评估改革计划。现在,教育各个阶段的课程框架更加统一,支持了读写能力、算术能力和数字技能发展的连续性和进步性。自 2011 年以来,教师教育也进行了改革,早期学习和护理队伍正在经历快速的成长和职业发展过程。我们现在生活在一个繁荣的多语言社会,人们使用 200 多种母语。爱尔兰手语被认为是一种母语和独立语言,爱尔兰语和爱尔兰语教育仍然是教育系统各个阶段的重点。技术及其在社会和教育中的作用正在快速发展,既带来了巨大的机遇,也带来了未知的挑战。展望未来十年,我们力求保持过去十年取得的进步并在此基础上再接再厉。我们将重新关注缩小成就差距,确保所有学习者都有机会发展每个战略领域所需的技能和能力。我们将在支持学习者福祉并为学习者提供必要的分析、创造力和批判性思维技能以帮助他们适应和在快速变化的环境中茁壮成长的同时,推进这一目标。这一关键的国家战略将支撑我们两个部门在未来十年的工作。虽然两个部门将领导该战略,但实施将通过跨政府方式并与早期学习和护理机构、学校、继续教育和高等教育机构、地方当局、家庭、社区等。