Pedagogical considerations in an e-learning framework [abstract] /

QR kód

Pedagogical considerations in an e-learning framework [abstract] /

Elmentve itt :

Bibliográfiai részletek
Szerző:	Muhi Dániel
Testületi szerző:	Conference of PhD students in computer science (4.)
Dokumentumtípus:	Könyv része
Megjelent:	University of Szeged Szeged 2004
Sorozat:	Conference of PhD Students in Computer Science 4
Kulcsszavak:	Pedagógia - digitális - előadáskivonat, Oktatás - számítógép alkalmazása - előadáskivonat, Számítógép-hálózat - Internet - oktatás - előadáskivonat, Távoktatás - előadáskivonat
Tárgyszavak:	Természettudományok Számítás- és információtudomány
Online Access:	http://acta.bibl.u-szeged.hu/59785

Hasonló tételek

Incorporating linkage learning into the GeLog framework [abstract] /
Szerző: Fühner Tim, et al.
Megjelent: (2002)

Incorporating linkage learning into the GeLog framework
Szerző: Fühner Tim, et al.
Megjelent: (2003)

An agent-based framework for supporting e-health [abstract] /
Szerző: Gianfranco Pedone
Megjelent: (2006)

Protein classification in a machine learning framework
Szerző: Kertész-Farkas Attila
Megjelent: (2009)

A framework for studying substitution
Szerző: Nestra Härmel
Megjelent: (2002)

Teleonics as a framework for business modelling and IT system design [abstract] /
Szerző: Horváth Gábor
Megjelent: (2004)

Towards a generic framework for trustworthy program refactoring
Szerző: Horpácsi Dániel, et al.
Megjelent: (2022)

Metamodel-based modeling and model transformation framework supporting inheritance and constrants [abstract] /
Szerző: Lengyel László, et al.
Megjelent: (2004)

LL frame system of learning methods [abstract] /
Szerző: Hócza András, et al.
Megjelent: (2002)

Parameter learning algorithms in online scheduling [abstract] /
Szerző: Németh Tibor, et al.
Megjelent: (2008)

Learning decision trees in continuous space [abstract] /
Szerző: Zsiros Ákos
Megjelent: (2000)

An algebraic framework for deformable image registration
Szerző: Sánta Zsolt, et al.
Megjelent: (2017)

Code coverage measurement framework for android devices
Szerző: Horváth Ferenc, et al.
Megjelent: (2014)

Mooc vs. traditional learning Possibilities and weaknesses of e-learning sites /
Szerző: Kőrösi Gábor
Megjelent: (2016)

Model-free control based on reinforcement learning [abstract] /
Szerző: Dávid Zoltán, et al.
Megjelent: (2006)

Rewarding misclassifications in oblique decision tree learning [abstract] /
Szerző: Salamon András
Megjelent: (2002)

External Motivation, the Key to Success in the MOOCs Framework
Szerző: Namestovski Žsolt, et al.
Megjelent: (2018)

Application of learning methods in MCDA models overview and experimental comparison : [abstract] /
Szerző: Zsiros Ákos
Megjelent: (2002)

Deep learning for industry 5.0 digital-twins of people and places : [abstract] /
Szerző: Fenech Kristian
Megjelent: (2024)

Machine learning methods in synthesis of four bar linkages [abstract] /
Szerző: Ekárt Anikó
Megjelent: (1998)

Module based reinforcement learning for a real robot [abstract] /
Szerző: Kalmár Zsolt, et al.
Megjelent: (1998)

Computing equivalent affinity classes in a fuzzy connectedness framework
Szerző: Gulyás Gergely, et al.
Megjelent: (2014)

Framework for generating object-oriented databases from conceptual specifications
Szerző: Kovács György, et al.
Megjelent: (1997)

An Algorithmic Framework for Real-Time Rescheduling in Public Bus Transportation
Szerző: Dávid Balázs, et al.
Megjelent: (2016)

Computing equivalent affinity classes in a fuzzy connectedness framework
Szerző: Gulyás Gergely, et al.
Megjelent: (2014)

A general framework for evaluating driver schedules in public transport
Szerző: Balogh János, et al.
Megjelent: (2022)

Building dynamic web applications in the microsoft .NET framework using a pure model view controller pattern [abstract] /
Szerző: Bornemissza Csaba
Megjelent: (2004)

Modular reinforcement learning a case study in a robot domain /
Szerző: Kalmár Zsolt, et al.
Megjelent: (2000)

Learning in a virtual environment
Szerző: Hampel György
Megjelent: (2014)

Learning decision trees in continuous space
Szerző: Dombi József, et al.
Megjelent: (2001)

A practical framework for real life webshop sales promotion targeting
Szerző: Kőrösi Gábor, et al.
Megjelent: (2021)

Machine Learning Applied for Spectra Classification
Szerző: Sun Yue, et al.
Megjelent: (2021)

InfoMax Bayesian learning of the Furuta pendulum
Szerző: Jeni László A., et al.
Megjelent: (2008)

The pedagogical use of out‐of‐school learning places survey presentation of an instrument /
Szerző: Fűz Nóra
Megjelent: (2014)

Creating a Virtual Learning Environment
Szerző: Hampel György, et al.
Megjelent: (2014)

IoT Malware Detection with Machine Learning
Szerző: Buttyán Levente, et al.
Megjelent: (2022)

Assessing for learning in the age of AI Can machines serve as guides-on-the-side? : [abstract] /
Szerző: Duckor Brent, et al.
Megjelent: (2024)

Synergizing Fuzzy-based Task Offloading with Machine Learning-driven Forecasting for IoT
Szerző: Márkus András, et al.
Megjelent: (2024)

Automating, analyzing and improving pupillometry with machine learning algorithms
Szerző: Kalmár György, et al.
Megjelent: (2019)

Factored temporal difference learning in the new ties environment
Szerző: Gyenes Viktor, et al.
Megjelent: (2008)