論文の概要: Design and implementation of a Framework for remote experiments in
education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01217v1
- Date: Wed, 2 Nov 2022 15:58:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 12:13:21.778542
- Title: Design and implementation of a Framework for remote experiments in
education
- Title（参考訳）: 教育における遠隔実験フレームワークの設計と実装
- Authors: Pavel Kuri\v{s}\v{c}\'ak and Pedro Rossa and Hor\'acio Fernandes and
Jo\~ao Nuno Silva
- Abstract要約: フリーは教育における遠隔実験の枠組みである。
FreeはPython、Djangoプログラミングフレームワーク、HTML、JavaScript、Webサービスで開発された。
現在FREEは、物理学の分野で約5種類の実験へのアクセスを提供している。
- 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: Remote Controlled laboratories is a teaching and learning tool that
increasingly becomes fundamental in the teaching and learning processes at all
the levels. A study of available systems highlights a series of limitations on
the used programming languages, overall architecture and network communication
patterns that, that hinder these systems to be further adopted. Current
technologies and modern WEB architectures allow the resolution of such
limitations.
Here we present the FREE (Framework for Remote Experiments in Education)
platform, a novel system, that, using modern technologies, architectures, and
programming practices, will be easier to integrate with external tool and
services and new experiments.
FREE was developed in Python, Django programming framework, HTML, JavaScript,
and web services to easy the development of new functionalities. The designed
architecture provides a louse coupling between the infrastructure and the
remote experiments facilitating further developments and allow new experiment
integrations.
Currently FREE is already running in various countries providing access to
about five types of experiments in the area of physics), integration with
various Learning Management Systems and external Authentication mechanisms.
Using FREE the development and integration of new experiments (independently of
the supporting Hardware and programming language) is now easier to be made
available to remote users.
- Abstract（参考訳）: 遠隔制御実験室は、あらゆるレベルの教育と学習プロセスにおいて、ますます基礎となる教育と学習のツールである。
利用可能なシステムの研究は、使用されるプログラミング言語、全体的なアーキテクチャ、ネットワーク通信パターンの一連の制限を強調しており、これらのシステムがさらに採用されるのを妨げている。
現在の技術と最新のWEBアーキテクチャは、そのような制限の解決を可能にする。
ここでは,新しいシステムであるfree (framework for remote experiments in education) プラットフォームを提案する。最新の技術やアーキテクチャ,プログラミングプラクティスを利用することで,外部ツールやサービスとの統合や新たな実験が容易になる。
FREEはPython、Djangoプログラミングフレームワーク、HTML、JavaScript、Webサービスで開発され、新しい機能の開発が容易になった。
設計されたアーキテクチャは、インフラストラクチャとリモート実験のロース結合を提供し、さらなる開発を促進し、新しい実験の統合を可能にする。
現在、FREEは、物理分野における約5種類の実験へのアクセス、さまざまな学習管理システムとの統合、および外部認証メカニズムを提供している。
FREEを使うことで、新しい実験(サポート対象のハードウェアとプログラミング言語とは独立して)の開発と統合が、リモートユーザにとってより簡単になった。
関連論文リスト
- Hands-on STEM Learning Experiences using Digital Technologies [0.0]
本研究の目的は,イタリア学校で実施した経験と活動について,この新たなアプローチで概説することである。
学生がコラボレーション、創造性、批判的思考、実験、プロトタイピング、コミュニケーション、問題解決など、様々なコア能力を開発するプロジェクトや経験の選択が議論された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-17T10:09:48Z) - MLXP: A Framework for Conducting Replicable Experiments in Python [63.37350735954699]
MLXPはPythonをベースとした,オープンソースの,シンプルで,軽量な実験管理ツールである。
実験プロセスを最小限のオーバーヘッドで合理化し、高いレベルの実践的オーバーヘッドを確保します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-21T14:22:20Z) - UMBRELLA: A One-stop Shop Bridging the Gap from Lab to Real-World IoT
Experimentation [35.108720391825244]
UMBRELLAは、イギリスのサウスグロスターシャーに展開されている、オープンで大規模なIoTエコシステムである。
それは、複数の技術分野にわたるイノベーションを加速することを目的としている。
主な機能としては、公共インフラにインストールされた200以上のマルチセンサーノード、20台の移動ロボットを備えたロボティクス・アリーナ、そして5Gネットワーク・イン・ア・ボックス・ソリューションがある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-26T12:57:18Z) - ConvLab-3: A Flexible Dialogue System Toolkit Based on a Unified Data
Format [88.33443450434521]
タスク指向対話(TOD)システムはデジタルアシスタントとして機能し、フライトの予約やレストランの検索といった様々なタスクを通じてユーザを誘導する。
TODシステムを構築するための既存のツールキットは、データ、モデル、実験環境の包括的な配列を提供するのに不足することが多い。
本稿では,このギャップを埋めるための多面的対話システムツールキットConvLab-3を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-30T16:37:42Z) - Flashlight: Enabling Innovation in Tools for Machine Learning [50.63188263773778]
私たちは、機械学習ツールやシステムの革新を促進するために構築されたオープンソースのライブラリであるFlashlightを紹介します。
Flashlightは、広く使われているライブラリを下流で活用し、機械学習とシステム研究者をより緊密に連携させる研究を可能にするツールだと考えています。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-29T01:03:29Z) - Technology Readiness Levels for Machine Learning Systems [107.56979560568232]
機械学習システムの開発とデプロイは、現代のツールで簡単に実行できますが、プロセスは一般的に急ぎ、エンドツーエンドです。
私たちは、機械学習の開発と展開のための実証済みのシステムエンジニアリングアプローチを開発しました。
当社の「機械学習技術準備レベル」フレームワークは、堅牢で信頼性が高く、責任あるシステムを確保するための原則的なプロセスを定義します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-11T15:54:48Z) - Technology Readiness Levels for AI & ML [79.22051549519989]
機械学習システムの開発は、現代的なツールで容易に実行できるが、プロセスは通常急いで、エンドツーエンドで実行される。
エンジニアリングシステムは、高品質で信頼性の高い結果の開発を効率化するために、明確に定義されたプロセスとテスト標準に従います。
我々は、機械学習の開発と展開のための実証されたシステムエンジニアリングアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-21T17:14:34Z) - Federated and continual learning for classification tasks in a society
of devices [59.45414406974091]
Light Federated and Continual Consensus (LFedCon2)は、軽量で伝統的な学習者を用いた新しいフェデレーションおよび継続アーキテクチャである。
我々の方法では、スマートフォンやロボットのような無力デバイスが、リアルタイムで、ローカルで、継続的に、自律的に、そしてユーザーから学習することができる。
提案手法をスマートフォン利用者の異種コミュニティに適用し,歩行認識の課題を解決した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-12T12:37:03Z) - Jelly Bean World: A Testbed for Never-Ending Learning [9.560980936110234]
Never-ending Learningは、機械学習と人間の学習のギャップを埋めることを目的とした機械学習パラダイムである。
Jelly Bean Worldテストベッドは、アイテムとエージェントがナビゲートできる2次元グリッドワールド上での実験を可能にする。
非定常環境を生成し、マルチタスク、マルチエージェント、マルチモーダル、カリキュラム学習設定での実験を容易にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-15T02:43:16Z)
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。