Comprehensive study on deep-learning-based online course review analysis DOI Creative Commons
Jingyi Yang, Yiheng Yang, Xinyi Li

и другие.

Опубликована: Дек. 22, 2023

Under the impact of pandemic, acceptance toward online education increased. Therefore, we have witnessed increasing requirements to help public determine quality courses. This research is related sentiment analysis feedback from course. During process, utilized 458,280 reviews Coursera, across time 2019 2020. First, prepare for deep learning, were transformed by TF-IDF feature. BiLSTM, Transformer (BERT-based), and LSTM with attention mechanisms tested on dataset. The LSTM+attention model produced a result precision 95.41% F1 score 95.48%. context course analysis, this study indicates effectiveness attention.

Язык: Английский

Enseigner et apprendre en présentiel DOI Creative Commons

Liudmyla Holubnycha,

Тетяна Щокіна, Natalia Soroka

и другие.

Éducation et socialisation, Год журнала: 2024, Номер 72

Опубликована: Янв. 1, 2024

Cet article traite de la forme traditionnelle d'enseignement et d'apprentissage du point vue qualité des apprentissages, en particulier avantages inconvénients l'enseignement présentiel par rapport à formation ligne. L'objectif est vérifier si le processus d’enseignement classe meilleure que l'apprentissage ligne sur base d'un cas réel l'anglais l'Université nationale droit Yaroslav Mudryi. Les tâches consistent découvrir les l’enseignement celui ligne, révéler traditionnel au format d'une expérience réelle ou ont une plus grande influence résultats étudiants niveau licence méthodes recherches sont empiriques (enquêtes, observations) théoriques (analyses, synthèses comparaisons). mis évidence points suivants 1) : interaction temps réel, amélioration compétences sociales, collaboration, organisation, motivation, accessibilité évaluation ; 2) été révélés traitement petite partie programme problèmes discipline impossibilité d'écouter matériel cours plusieurs reprises nécessaire d'accès partir d'Internet tendance certains avoir barrière psychologique parler langue étrangère « direct » devant d'autres 3) démontré obtiennent moins bons académiques étudiant Nous concluons déterminent un grand effet avantages. Afin déterminer quel qualité, il continuer étudier problème.

Процитировано

0

Creativity in Digital and Physical Environments: A Case Study with Data Thinking Courses DOI
Stephan Leible,

Constantin von Brackel-Schmidt,

Gian-Luca Gücük

и другие.

Lecture notes in computer science, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 63 - 82

Опубликована: Дек. 5, 2024

Язык: Английский

Процитировано

0

Pandemi Sonrası Yeni Normale Geçişte Yükseköğretim: Tıp Fakültesi Öğrencilerinin Görüşleri DOI Open Access
Sibel Demir, Faruk Levent

Journal of Higher Education and Science, Год журнала: 2024, Номер 14(3), С. 437 - 446

Опубликована: Дек. 31, 2024

Bu araştırmanın amacı, tıp fakültesi öğrencilerinin acil uzaktan öğretim ve yükseköğretimde yeni normale geçiş süreçlerine ilişkin görüşlerinin incelenmesidir. Nitel araştırma yöntemlerinden fenomenoloji deseniyle yürütülen katılımcılarını 2023- 2024 eğitim-öğretim yılı güz döneminde 2. 3. sınıfta öğrenim gören 20 öğrencisi oluşturmuştur. Araştırmanın verileri araştırmacılar tarafından hazırlanan yarı yapılandırılmış görüşme formu ile yüz yüze toplanmıştır. veriler, betimsel içerik analizine tabii tutulmuştur. Araştırmada, öğrencilerin sürecinde adaptasyon konsantrasyon, zaman yönetimi, sürecindeki öğrenilen bilgileri hatırlama sosyalleşme konularında sorunlarla karşılaştıkları sonucuna varılmıştır. Öğrencilerin görüşlerine göre, öğretimden sürecine çok hızlı yapıldığı bu süreçte öğrencilere psikolojik destek sağlanmadığı belirlenmiştir. Bununla birlikte, katılımcılar, sürecinin gelecekte mesleki anlamda ortaya çıkarabileceği olası sorunları; mezunların işe başladıklarında yetersizlik yaşama, bilgi birikimine güvenmeme motivasyon düşüklüğü olarak sıralamıştır.

Процитировано

0

Comprehensive study on deep-learning-based online course review analysis DOI Creative Commons
Jingyi Yang, Yiheng Yang, Xinyi Li

и другие.

Опубликована: Дек. 22, 2023

Under the impact of pandemic, acceptance toward online education increased. Therefore, we have witnessed increasing requirements to help public determine quality courses. This research is related sentiment analysis feedback from course. During process, utilized 458,280 reviews Coursera, across time 2019 2020. First, prepare for deep learning, were transformed by TF-IDF feature. BiLSTM, Transformer (BERT-based), and LSTM with attention mechanisms tested on dataset. The LSTM+attention model produced a result precision 95.41% F1 score 95.48%. context course analysis, this study indicates effectiveness attention.

Язык: Английский

Процитировано

0