DISTANCE LEARNING TECHNOLOGIES OF POSTGRADUATE DENTAL EDUCATION SYSTEM
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The implementation of distance learning is carried out with the help of modern systems of distance education. They allow to teach and to assess the knowledge of interns and doctors quickly and easily, regardless of their location. The aim of the study. A comparative review of the most well-known distance learning platforms, wich are designed to organize the learning process and control learning with the help of Internet technology. System of distance education is a virtual classroom with the possibility to train interns and doctors from different regions of Ukraine at the same time. There are many educational platforms for distance learning nowadays, such as Moodle (Australia), iSpring Learn LMS (Russia), Collaborator (Ukraine), eTutorium LMS (Ukraine), Opigno (Belgium), Atutor (Canada). Moodle is a free platform that allows users to create individual courses. It supports more than 100 languages. iSpring Learn LMS is a simple and user-friendly system that is a paid alternative to Moodle. Collaborator is a platform that works effectively on all modern devices and browsers and is virtually independent of the software of the user's device. eTutorium LMS is a virtual distance learning system that allows to create an online course of any complexity quickly. Opigno is a modern free distance education system based on Drupal (a popular content management system). Atutor, like Moodle, is an open web-based e-learning system. Conclusion. Distance learning systems differ not only functionally, but also in the way they solve problems. The simplicity of use of the platform depends on the degree of its adaptation to the needs of the user and the ability to use all existing features and functions of the system.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle