論文の概要: Development of an open education resources (OER) system: a comparative analysis and implementation approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16442v1
- Date: Sun, 26 May 2024 05:58:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-28 21:18:20.865189
- Title: Development of an open education resources (OER) system: a comparative analysis and implementation approach
- Title(参考訳): オープン・エデュケーション・リソース(OER)システムの開発 : 比較分析と実践的アプローチ
- Authors: Nimol Thuon, Wangrui Zhang,
- Abstract要約: このプロジェクトには、LMS(Learning Management Systems)のトップ5の比較分析が含まれている。
主な目的は、非商業ユーザのための教育資源の共有を容易にするWebベースのシステムを作ることである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Several institutions are collaborating on the development of a new web-based Open Education Resources (OER) system designed exclusively for non-commercial educational purposes. This initiative is underpinned by meticulous research aimed at constructing an OER system that optimizes user experiences across diverse user profiles. A significant emphasis is placed on utilizing open-source tools, frameworks, and technologies. The project includes a comparative analysis of the top five open-source Learning Management Systems (LMS), providing critical insights to inform the development process. The primary objective is to create a web-based system that facilitates the sharing of educational resources for non-commercial users, leveraging information and communication technologies. The project is structured around two key teams: a research team and a development team. This comprehensive approach is intended to establish a robust, user-centric OER system, informed by insights from existing platforms and the latest advancements in open education resource development.
- Abstract(参考訳): いくつかの機関は、非商業的な教育目的のために設計された新しいWebベースのオープン教育資源(OER)システムの開発に協力している。
このイニシアチブは、多様なユーザプロファイルにわたるユーザエクスペリエンスを最適化するOERシステムの構築を目的とした、綿密な研究によって支えられている。
オープンソースツール、フレームワーク、テクノロジの利用に重点を置いている。
このプロジェクトには、LMS(Learning Management Systems)のトップ5の比較分析が含まれている。
主な目的は、情報とコミュニケーション技術を活用して、非商業ユーザーのための教育資源の共有を容易にするWebベースのシステムを作ることである。
プロジェクトは研究チームと開発チームという,2つの重要なチームで構成されています。
この包括的アプローチは、既存のプラットフォームからの洞察と、オープン教育リソース開発における最新の進歩から情報を得た、堅牢でユーザ中心のOERシステムを確立することを目的としている。
関連論文リスト
- Private Knowledge Sharing in Distributed Learning: A Survey [50.51431815732716]
人工知能の台頭は多くの産業に革命をもたらし、社会の働き方を変えた。
異なるエンティティが分散または所有する学習プロセスにおいて、情報を活用することが不可欠である。
現代のデータ駆動サービスは、分散知識エンティティを結果に統合するために開発されています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-08T07:18:23Z) - Institutional Platform for Secure Self-Service Large Language Model
Exploration [0.0]
論文では、データセットキュレーション、モデルトレーニング、セキュア推論、テキストベースの特徴抽出を含む、システムのアーキテクチャと重要な特徴について概説する。
プラットフォームはセキュアなLLMサービスの提供、プロセスとデータ分離の強調、エンドツーエンドの暗号化、ロールベースのリソース認証を目指している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-01T10:58:10Z) - Lessons Learned from Designing an Open-Source Automated Feedback System
for STEM Education [5.326069675013602]
RATsAppはオープンソースの自動フィードバックシステム(AFS)で、フォーマティブフィードバックなどの研究ベースの機能を組み込んでいる。
このシステムは、数学的能力、表現能力、データリテラシーなどの中核的なSTEM能力に焦点を当てている。
オープンソースプラットフォームであるRATsAppは、継続的な開発へのパブリックコントリビューションを奨励し、教育ツールを改善するための共同アプローチを促進する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-19T07:13:07Z) - Uncertainty Estimation in Multi-Agent Distributed Learning [0.0]
KDT NEUROKIT2Eプロジェクトは、エッジデバイス上のAIアプリケーションを容易にするための、新たなオープンソースフレームワークを確立することを目的としている。
本研究は,エッジネットワーク対応エージェントが分散環境における協調学習に携わることを可能にするメカニズムと方法論に焦点をあてる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-22T12:48:20Z) - Learnersourcing in the Age of AI: Student, Educator and Machine
Partnerships for Content Creation [2.8074364079901013]
学習者アウトソーシング(Learningersourcing)とも呼ばれる新しいコンテンツを作成する学生の育成は、高次の学習を促進する効果的なアプローチとして認識されつつある。
本稿では,既存の学習者ソーシング文献,学習科学からの最新の知見,AIの進歩を考察し,学習者ソーシングシステムを開発するための将来的な方向性を提供する枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-10T09:17:45Z) - 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) - YMIR: A Rapid Data-centric Development Platform for Vision Applications [82.67319997259622]
本稿では,コンピュータビジョンアプリケーションの開発を迅速化するオープンソースプラットフォームについて紹介する。
このプラットフォームは、効率的なデータ開発を機械学習開発プロセスの中心に置く。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-19T05:02:55Z) - An Enterprise Architecture Framework for E-learning [0.0]
エンタープライズアーキテクチャ(EA)を構築することは、間違いなくこの目標を達成するための基本的な概念である。
提案されたフレームワークは、開発者が完全に統合された学習と教育プロセスと情報システムの設計と正当化を支援する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-07T15:16:22Z) - From Distributed Machine Learning to Federated Learning: A Survey [49.7569746460225]
分散学習は、分散データとコンピューティングリソースを利用するための効率的なアプローチとして現れる。
本論文では,連合学習システムの機能構造と関連手法の分類法を提案する。
本稿では,flシステムの分散トレーニング,データ通信,セキュリティについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-29T14:15:11Z) - Toward Multiple Federated Learning Services Resource Sharing in Mobile
Edge Networks [88.15736037284408]
本稿では,マルチアクセスエッジコンピューティングサーバにおいて,複数のフェデレーション付き学習サービスの新たなモデルについて検討する。
共同資源最適化とハイパーラーニング率制御の問題,すなわちMS-FEDLを提案する。
シミュレーションの結果,提案アルゴリズムの収束性能を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-25T01:29:41Z) - Knowledge Integration of Collaborative Product Design Using Cloud
Computing Infrastructure [65.2157099438235]
本論文の主な焦点は、クラウドコンピューティングインフラを用いた協調製品設計・開発のための知識統合サービスの提供に関する継続的な研究のコンセプトである。
提案された知識統合サービスは,知識リソースへのリアルタイムアクセスを提供することによってユーザを支援する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-16T18:44:27Z)
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。