Fugu-MT 論文翻訳(概要): Teaching Digital Manufacturing Experimenting Blended-Learning Models By Combining MOOC And On-site Workshops In FabLabs

論文の概要: Teaching Digital Manufacturing Experimenting Blended-Learning Models By Combining MOOC And On-site Workshops In FabLabs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04019v1
Date: Tue, 7 Mar 2023 16:36:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-08 14:35:57.195525
Title: Teaching Digital Manufacturing Experimenting Blended-Learning Models By Combining MOOC And On-site Workshops In FabLabs
Title（参考訳）: MOOCとオンサイトワークショップを併用したFabLabsのブレンドラーニングモデル実験
Authors: Ella Hamonic (IMT), Anja Hopma (IMT), Baptiste Gaultier (OCIF, IMT Atlantique - SRCD), Denis Moalic (IMT)
Abstract要約: MOOCを使って大規模なデジタル製造を教えることで、フランスの大学院工学学校のネットワークであるIMTの機会が開かれた。オンラインでMOOCを受講し、対人ワークショップに出席する生涯学習研修生のコホートを設置することにより、プロジェクトベースのSTEMコースのブレンドラーニングモデルとハイブリッドスキル認定を実験する。
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: Teaching digital manufacturing at scale using MOOCs has opened opportunities for IMT, a network of French graduate engineering schools, to work closely with a community of learners and educators in physical spaces called Fab Labs. By setting up a cohort of lifelong learning trainees taking the MOOC online and attending hands-on in-person workshops, IMT to experiment blended learning models and hybrid skills certification for project-based STEM courses.
Abstract（参考訳）: MOOCを使って大規模なデジタル製造を教えることで、フランスの大学院工学学校のネットワークであるIMTが、Fab Labsと呼ばれる物理空間の学習者と教育者のコミュニティと密接に協力する機会が開かれた。オンラインでMOOCを受講し、対人ワークショップに出席する生涯学習研修生のコホートを設置することにより、プロジェクトベースのSTEMコースのブレンドラーニングモデルとハイブリッドスキル認定を実験する。

関連論文リスト

LanFL: Differentially Private Federated Learning with Large Language Models using Synthetic Samples [11.955062839855334]
Federated Learning(FL)は、協調的なプライバシ保護機械学習フレームワークである。数十億から数十億のパラメータを持つ最近の強力な大規模言語モデル(LLM)の出現は、従来のFLメソッドの単純な適用を非現実的にしている。本稿では,LanFL という新しい LLM スキームを紹介し,LanFL は純粋にプロンプトベースであり,基礎となる LLM をブラックボックスとして扱う。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-24T19:28:33Z)
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)
Simulating Classroom Education with LLM-Empowered Agents [52.62324491261461]
SimClassは、ユーザ参加を含むマルチエージェントの教室シミュレーションフレームワークである。代表的クラスの役割を認識し、自動授業のための新しいクラス制御機構を導入する。我々は,LLMが従来の教室のインタラクションパターンを効果的にシミュレートし,ユーザエクスペリエンスを向上させることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-27T14:51:07Z)
Analysis, Modeling and Design of Personalized Digital Learning Environment [12.248184406275405]
本研究は、革新的なプライベート・ラーニング・インテリジェンス(PLI)フレームワークによって強化された新しいデジタル・ラーニング・環境(DLE)を分析し、モデル化し、開発する。我々のアプローチは、DLE能力の進歩において重要なものであり、学習者がパーソナライズされたリアルタイム学習体験に積極的に参加できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-17T00:26:16Z)
Branch-Train-MiX: Mixing Expert LLMs into a Mixture-of-Experts LLM [81.18305296110853]
大規模言語モデル(LLM)を学習し,複数の専門分野の能力を持つための効率的な手法について検討する。当社の手法はBブランチ・トレイン・MiX (BTX) という種モデルから始まり, 恥ずかしいほど並列な方法で専門家を訓練する。 BTXは、ルーティングを学ぶためのMoEの微調整段階を持たないブランチ・トレイン・マージ法と、エキスパートの非同期訓練を省略するスパース・アップサイクリングという2つの特殊なケースを一般化している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-12T16:54:58Z)
mPLUG-Owl: Modularization Empowers Large Language Models with Multimodality [95.76661165594884]
mPLUG-Owlは、大規模言語モデル(LLM)にマルチモーダル能力を持たせる訓練パラダイムである。トレーニングパラダイムは、LLMの助けを借りて視覚知識を学ぶ、画像とテキストの整列のための2段階の手法を含む。実験の結果,本モデルは既存のマルチモーダルモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-27T13:27:01Z)
Digital Twinning Remote Laboratories for Online Practical Learning [0.09786690381850356]
COVID19パンデミックは、バーチャルリアリティ(VR)やタブレットベースのソリューションのような、リモート学習と仮想学習アプリケーションの必要性を示している。仮想学習ツールの半自動作成を可能にする汎用モデルの開発が研究されている。電気実験室チュートリアルのための仮想学習アプリケーションの作成を記述したケーススタディが紹介されている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-01T16:55:58Z)
Panoramic Learning with A Standardized Machine Learning Formalism [116.34627789412102]
本稿では,多様なMLアルゴリズムの統一的な理解を提供する学習目的の標準化された方程式を提案する。また、新しいMLソリューションのメカニック設計のガイダンスも提供し、すべての経験を持つパノラマ学習に向けた有望な手段として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-17T17:44:38Z)
One Teacher is Enough? Pre-trained Language Model Distillation from Multiple Teachers [54.146208195806636]
本稿では,事前学習型言語モデル圧縮のためのMT-BERTという多言語知識蒸留フレームワークを提案する。 MT-BERTは、複数の教師PLMから高品質な学生モデルを訓練できることを示す。 PLMの圧縮におけるMT-BERTの有効性を3つのベンチマークデータセットで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-02T08:42:33Z)
Model-Contrastive Federated Learning [92.9075661456444]
フェデレーションラーニングにより、複数のパーティがローカルデータを伝達することなく、機械学習モデルを共同でトレーニングできます。 MOON:モデルコントラスト連合学習を提案します。実験の結果,MOONは様々な画像分類タスクにおいて,他の最先端のフェデレーション学習アルゴリズムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-30T11:16:57Z)

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。