Culture adaptive Internet of Things roaming course for non native English speaking students
Notice bibliographique
Résumé
Internet of Thing (IOT) is relatively new field that is on a rise. Teaching students IOT is a challenging task because of increasing dynamics of the field itself. We present a new course that is flexible, dynamic, and mobile. It is a university level course at University of Zagreb, Faculty of Organization and Informatics. Because of the ERASMUS programme it is possible to open the course to the foreign students. Further more, thanks to bilateral agreements the same course is physically carried out in Laval, France. Course is adaptive in both terms of duration and location. Regardless of each, it has to be carefully crafted to fit both criteria. Course is roaming, meaning that all of the preparations and equipment can and should be mobile and easy to setup on any location in the world. IOT involves certain embedded software development, meaning that teaching should be carried on an appropriate equipment: hardware development and prototyping boards. Experience in selecting such hardware for the course is presented. Furthermore, IOT includes various connectivity and technologies. Internet connectivity setup for the roaming equipment should be reliable and easy to apply on site. Relying on existing network is not recommended due to many reasons, one of which might be the use of captive portals, IOT micro-controllers do not bode well with captive portals. Teaching communication aspect of IOT can be quite challenging if connection is unreliable. Course is project based and designing project assignments or project guidelines, should consider local environment. Projects guided by the concept of service learning can have significant impact on a local community. Anyhow, goal of the project in this course should be students feeling accomplished. Having dynamic course it would be advisable to remain on certain technology, however evolution of the course has discarded such technologies that became obsolete. Instead of single LMS several different tools are used, this might be an overhead but those tools are already known to the students. Student perception of the course and increasing number of enrolment shows that it has positive impact and perspective future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,013 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».