論文の概要: Development of An Assessment Benchmark for Synchronous Online Learning
for Nigerian Universities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.07215v1
- Date: Fri, 12 Mar 2021 11:17:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-08 08:51:04.389306
- Title: Development of An Assessment Benchmark for Synchronous Online Learning
for Nigerian Universities
- Title(参考訳): ナイジェリア大学における同期オンライン学習のための評価基準の開発
- Authors: Modesta Ezema, Boniface Nworgu, Deborah Ebem, Stephenson Echezona,
Celestine Ugwu, Assumpta Ezugwu, Asogwa Chika, Ekene Ozioko, Elochukwu
Ukwandu
- Abstract要約: この研究プロジェクトは、ナイジェリアの大学が同期オンライン学習を実行するのに必要なものを持っているかどうかを評価するためのベンチマークを提供することに重点を置いている。
これには必要なインフラストラクチャ(ハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク接続)、スタッフのスキルセット(コンピュータリテラシーレベル)が含まれる。
調査では、UNNが必要なインフラと、同期オンライン学習のスキルセットを持っているかどうかを調査している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent times, as a result of COVID-19 pandemic, higher institutions in
Nigeria have been shutdown and the leadership of Academic Staff Union of
University (ASUU) said that Nigerian universities cannot afford to mount Online
learning platforms let alone conduct such learning system in Nigeria due to
lack of infrastructure, capacity and skill sets in the face of COVID-19
pandemic. In the light of this, this research undertook an online survey using
University of Nigeria, Nsukka (UNN) as a case study to know which type of
online learning system ASUU leadership is talking about - Asynchronous or
Synchronous? How did ASUU come about their facts? Did ASUU base their assertion
on facts, if YES, what are the benchmarks? Therefore, this research project is
focused on providing benchmarks to assess if a Nigerian University has what it
takes to run a synchronous Online Learning. It includes Infrastructure needed
(Hardware, Software, Network connectivity), Skill sets from staff (Computer
literacy level). In a bid to do this, an online survey was administered to the
staff of Centre for Distance and E-learning of UNN and out of the 40 members of
that section of the University, we had 32 respondents. The survey seeks to find
whether UNN has the requisite infrastructure and the skill sets to mount
synchronous online learning. The available results of the study reveal that UNN
is deficit in both the requisite infrastructure and Skills sets to mount
synchronous online learning.
- Abstract(参考訳): 近年、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックの結果、ナイジェリアの高等教育機関は閉鎖され、ASUU(Academic Staff Union of University)の指導層は、ナイジェリアの大学は、インフラ、能力、スキルセットが不足しているため、ナイジェリアでこのような学習システムを単独で行うことは不可能であると述べた。
これを踏まえて、この研究は、ナイジェリア大学のnsukka (unn) を用いたオンライン調査を実施し、どのようなオンライン学習システム asuu リーダーシップが話している - 非同期か同期か?
ASUUはどのようにして彼らの事実を思いついたのか?
ASUUは事実を根拠に、もしYESならベンチマークとは何か?
したがって、この研究プロジェクトは、ナイジェリアの大学が同期オンライン学習を実行するのに必要なものを持っているかどうかを評価するベンチマークを提供することに重点を置いている。
必要なインフラストラクチャ(ハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク接続)、スタッフからのスキルセット(コンピュータリテラシーレベル)が含まれている。
これを実現するため,UCNの遠隔教育センターの職員に対してオンライン調査を実施し,その40人中32人が回答を得た。
調査では、UNNが必要なインフラと、同期オンライン学習のスキルセットを持っているかどうかを調査している。
この研究の結果、unnは、同期オンライン学習をマウントするための必要なインフラとスキルセットの両方に不足していることが分かりました。
関連論文リスト
- EthioMT: Parallel Corpus for Low-resource Ethiopian Languages [49.80726355048843]
15言語用の新しい並列コーパスであるEthioMTを紹介する。
また、エチオピアのより優れた言語のためのデータセットを収集して、新しいベンチマークを作成する。
トランスフォーマーと微調整手法を用いて,新たに収集したコーパスと23のエチオピア語に対するベンチマークデータセットを評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-28T12:26:45Z) - ENOTO: Improving Offline-to-Online Reinforcement Learning with Q-Ensembles [52.34951901588738]
我々はENsemble-based Offline-To-Online (ENOTO) RLという新しいフレームワークを提案する。
Q-networksの数を増やすことで、オフラインの事前トレーニングとオンラインの微調整を、パフォーマンスを低下させることなくシームレスに橋渡しします。
実験により,ENOTOは既存のオフラインRL手法のトレーニング安定性,学習効率,最終性能を大幅に向上できることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-12T05:10:10Z) - DBE-KT22: A Knowledge Tracing Dataset Based on Online Student Evaluation [6.341812549259541]
知識追跡のためのデータベース演習(DBE-KT22)という新しい知識追跡データセットを提案する。
オーストラリア国立大学(Australian National University)で教えられているオンラインの学生運動システムから収集される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-19T00:10:11Z) - FacTeR-Check: Semi-automated fact-checking through Semantic Similarity
and Natural Language Inference [61.068947982746224]
FacTeR-Checkは、ファクトチェックされた情報の検索、未確認のクレームの検証、ソーシャルメディア上での危険な情報の追跡を可能にする。
このアーキテクチャは、NLI19-SPと呼ばれる新しいデータセットを使って検証されている。
この結果から,各ベンチマークにおける最先端性能と,61種類のホアックスの時間経過に伴う進化の有用な解析結果が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-27T15:44:54Z) - Cyber-Security in the Emerging World of Smart Everything [0.0]
第4次産業革命(4IR)は、多くの作家が残してきたと信じている革命である。
ほとんどの先進国は、必要なスキルや知識、技術が欠けているため、発展途上国が4IRの採用に苦戦している間にそれを受け入れてきた。
本研究は、ナイジェリアを4IRに対する彼女の準備とそれに伴う高度なサイバー攻撃を緩和するための準備のレベルを理解するための発展途上国の一つとして調査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-13T09:46:50Z) - Framework for Managing Cybercrime Risks in Nigerian Universities [0.0]
この研究は文献レビューに基づいており、ナイジェリアの大学がサイバーセキュリティプログラムに採用できる実行可能なフレームワークをどのように開発するかを提案している。
この枠組みは、ナイジェリアの大学が効率的かつ効果的なサイバーセキュリティプログラムを立案する上で、有益な出発点となると結論付けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-22T15:24:32Z) - Towards Determining the Effect of Age and Educational Level on
Cyber-Hygiene [0.0]
本論文の著者らはナイジェリア大学ヌスカ校の学生と従業員のオンラインパイロット研究を行った。
この調査は、年齢と教育水準が、回答者のサイバー衛生的知識と行動に与える影響を明らかにすることを目的としている。
その結果,高等教育機関においてインターネットが広く採用されているのに対して,インターネット利用者のかなりの数は,優れたサイバー衛生知識や行動を持っていない。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-11T11:42:23Z) - Unsupervised Parallel Corpus Mining on Web Data [53.74427402568838]
並列コーパスを教師なしでインターネットからマイニングするためのパイプラインを提示する。
我々のシステムは、監督されたアプローチと比較しても、39.81と38.95のBLEUスコアを新たに生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-18T02:38:01Z) - FewJoint: A Few-shot Learning Benchmark for Joint Language Understanding [55.38905499274026]
機械学習は、機械学習における重要なステップの1つだ。
FewJointは、NLP用のFew-Shot Learningベンチマークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-17T08:17:12Z) - Peer-inspired Student Performance Prediction in Interactive Online
Question Pools with Graph Neural Network [56.62345811216183]
本稿では,対話型オンライン質問プールにおいて,より優れた生徒のパフォーマンス予測を実現するために,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた新しいアプローチを提案する。
具体的には,学生のインタラクションを用いた学生と質問の関係をモデル化し,学生のインタラクション・クエストネットワークを構築する。
1631の質問に対して4000人以上の学生の問題解決過程において生成した104,113個のマウス軌跡からなる実世界のデータセットに対するアプローチの有効性を評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-04T14:55:32Z) - Towards Supervised and Unsupervised Neural Machine Translation Baselines
for Nigerian Pidgin [0.2792030485253753]
ナイジェリアのピジン語はおそらくナイジェリアで最も広く話されている言語である。この言語は西アフリカや中央アフリカでも話されている。
この研究は、英語とナイジェリアのピジンの間で、教師付きおよび教師なしのニューラルネットワーク翻訳ベースラインを確立することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-27T22:40:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。