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电生理学和心脏起搏的大学文凭。 该文凭现已在医学心脏病学研究结束的2年培训计划中取代：介入的雅利亚和心脏起搏选项（RISC选项）。 在让·克劳德·德哈罗（Jean Claude Deharo）的监督下，该小组在在线教育和实践培训中起着重要作用。 我们还向参与者（称为初级医生）提供财政支持，以使他们能够参加工作组会议和研讨会，并在医生参加培训的情况下经常组织。电生理学和心脏起搏的大学文凭。该文凭现已在医学心脏病学研究结束的2年培训计划中取代：介入的雅利亚和心脏起搏选项（RISC选项）。在让·克劳德·德哈罗（Jean Claude Deharo）的监督下，该小组在在线教育和实践培训中起着重要作用。我们还向参与者（称为初级医生）提供财政支持，以使他们能够参加工作组会议和研讨会，并在医生参加培训的情况下经常组织。
FDA 合作改善氟喹诺酮类抗生素的安全使用：一项针对高处方者的有针对性的简短信息和在线教育的事后匹配对照研究
摘要 目的：本项事后匹配对照研究旨在评估有针对性的短信或继续医学教育 (CME) 对高处方量患者氟喹诺酮类药物处方的影响。方法：总共 11,774 名开具大量氟喹诺酮类药物的 Medscape 医疗保健提供者 (HCP) 成员被随机分成三组，每组接收三种独特的有针对性的短信中的一种，每组通过电子邮件、网络提醒和移动提醒发送。一些收到有针对性短信的 HCP 也参与了氟喹诺酮类药物处方的 CME。第四组 HCP 仅参与 CME。将测试 HCP 与第三方提供者处方者数据进行匹配以识别对照 HCP。我们使用处方者数据来确定新处方量；处方减少的 HCP 百分比 (%)；急性细菌性鼻窦炎 (ABS)、无并发症性尿路感染 (uUTI) 和慢性阻塞性肺病患者的急性细菌性慢性支气管炎加重 (ABECB-COPD) 的新处方量。还测量了通过电子邮件发送的定向短信的打开率。结果：与对照组相比，定向短信和 CME 均显著减少新处方量。将定向短信与 CME 相结合后，与对照组 (76.2%；p<0.0001) 相比，处方减少的测试 HCP 百分比 (80.1%) 最高。在接触定向短信、CME 或两者后，uUTI 和 ABS 的新处方量显著减少。包含或不包含临床背景的比较处方信息的定向短信的打开率 (分别为 10.8% 和 10.6%) 略高于仅包含临床背景的定向短信 (9.1%)。结论：针对性短信息和 CME，单独使用或联合使用，均可减少高处方者口服氟喹诺酮类药物的处方。关键词抗菌药物管理；耐药性，细菌；氟喹诺酮类；处方药滥用；不当处方；教育，医疗，继续教育；同伴影响；随机对照试验作为主题；美国简介
使用数据评估Covid-19期间在线学习的影响
摘要 - Covid-19的迅速传播导致包括斯里兰卡在内的许多国家关闭所有教育机构并转换为在线学习。但是，这种突然的转变并非没有挑战。在这项研究中，作者旨在确定影响斯里兰卡在线学习的因素，并确定它如何影响大学生在大流行期间的学业表现，CGPA和看法。我们使用数据挖掘和机器学习技术来创建基于分发给大学生的问卷的预测模型。结果表明，长期使用数字设备和心理因素（例如压力，分心和孤独感）对学生的CGPA产生了负面影响，而良好的互联网连接具有正相关。研究还发现，在线讲座没有显着差异，但是在线实践显示出负相关。作者认为，薄弱的教育政策和大流行的影响强调了对加强斯里兰卡在线教育质量的跨学科方法的必要性。我们敦促教育政策制定者和政府制定新的战略，以确保公平，平等和不受限制的教育机会。最终，必须使用从这个大流行中学到的教训来建立一个为未来大流行病和后大流行时代的可持续在线教育体系。
战略计划2021-2025
战略规划团队考虑的示例驱动程序包括在PCC上的在线教育增长以及Coursera和Udemy等教育提供者的成功，它们正在显着改变高等教育的景观。其他驱动因素包括即将发生的人口变化，四个超级大国的影响，缺乏对传统高等教育模式的信任，全球联系的世界，工作场所和教室的跨世代变化，数字鸿沟以及随着人工智能的兴起而变化的工作性质。
结合人工智能和边缘计算重塑远程教育（案例研究：K-12 学习者）
摘要。如今，远程学习的使用正在增加，尤其是在最近的 Covid-19 大流行之后。为了改进电子学习并最大限度地提高其有效性，人工智能 (AI) 用于分析存储在中央存储库（例如云）中的学习数据。但是，这种方法提供的反馈存在时间滞后，可能导致侵犯用户隐私。为了克服这些挑战，一种新的分布式计算范式正在出现，称为边缘计算 (EC)，它将计算和数据存储更接近需要它们的地方。结合 AI 功能，它可以通过对学习者进行实时评估来重塑在线教育，以提高他们的表现，同时保护他们的隐私。这种方法正在导致 EC 和 AI 的融合，并促进边缘 AI 的发展。然而，主要的挑战是在内存容量有限的设备上保持数据分析的质量，同时在本地保存用户数据。在本文中，我们提出了一种基于 Edge-AI 的远程教育方法，该方法为边缘 AI 单元和联合机器学习模型提供了通用的操作架构，以实时预测学生的失败情况。提出了一个 K-12 学习者采用 100% 在线教育的真实场景来支持所提出的方法。
模块 3 工具和技术
在线教育通常被视为合作的障碍。毕竟，地理距离使得学生很难一起工作，如果你没有合适的技术，你的合作选择也会受到限制。通过围绕个人项目和异步通信构建课程很容易避免合作，但这忽略了学习过程的一个基本部分。为了使学习有意义，它需要包括各种方式让你与学生合作，让他们相互合作。探索这些资源，找到在你的在线课程中加入有意义的合作的方法。
机器学习在增强个性化在线学习经验
Bratract机器学习对于增强在线学习教育中的技能获取结果至关重要，这已经实现了巨大的增长。对文献的回顾重点是试图通过在线教育通过机器学习来发展某些能力的研究。将机器学习整合到在线学习环境中，引入了变革的机会，以个性化和增强多元化学习者的教育经验。在线学习涵盖了各种技术，例如在线监督，无监督和有限的反馈学习，这些技术适应数据流并为实时模型更新提供可扩展的解决方案。这些功能提供了重要的优势，包括针对个人需求量身定制的有效学习，改善参与度以及在动态教育环境中的适应性。本文探讨了在线学习的方法论以及机器学习对个性化在线教育的影响。个性化的关键方法包括自适应内容交付，实时性能反馈以及AI驱动的支持系统，例如聊天机器人，这些系统有助于持续参与并促进自我调节的学习。机构可以使用AI驱动的自适应学习更好地对中断做出反应，并帮助遥远的学习者，这是由Covid-19的大流行所强调的。随着对灵活且可访问的学习解决方案的需求增长，机器学习是推进个性化在线教育的重要工具。k eywords网络协议，无线网络，移动网络，病毒，蠕虫和特洛贡1。在线学习中，您会根据您已经对早期问题的回答以及任何其他可能访问的信息的回答来回答一系列问题。数十年来，定制一直是计算机不可或缺的方面，每个新系统为用户提供了独特的体验。从基本的计算机教学和测试到灵活的虚拟设置，电子学习系统已经看到了重大的发展[1]。电子学习被认为是学生和组织的最佳选择，因为它使日常生活变得更加容易[2]。由于现代开放的教育模型，比以往任何时候都有更多的人获得公共利益的学位[3]。除了增加用户信心外，这些技术还促进了开放教育的扩展[4] [5]。因此，越来越多的趋势，可以使更多的受众获得学术开放性[6]。越来越多的高等教育和公司机构在课堂上的AI价值得到了认可[7] [8]。
工商管理学士（计算机辅助...
*学生需要根据自己的喜好/选择从 Swayam 门户网站或 UGC/监管机构不时批准的任何其他 UG 级在线教育平台中选择一门 2 学分的 MOOC 课程，完成课程后，学生必须出示成功完成课程的证书才能获得学分。学生选择的课程应在第一学期通知相关机构的 MOOC 协调员。注意：作为增值课程，学生可以选择学习 BBA-CAM-118 印度知识系统论文，而不是 BBA-CAM-110 MOOC。
技术恐惧症作为...
使教育机构的标准和表现提高，为学生和乐器提供学习机会（Rahman等，2018）。在教育中使用信息和通信技术是一个困难且多层的过程，要求政府和讲师完全承诺提供最新的技术和创造性的教学技术，并渴望接受它们。但是，在最近的流行病之前，学生对使用技术的使用没有太多的自我保证。由于19日大流行，学生对在线教育的实施玫瑰的信任为技术教育的机会打开了大门（McClain等，2021）。作为此的直接结果，87％