Verimlilik ve Etkinlik – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

Profesyonel Ödev Sitesi. 0 (312) 276 75 93 @ Ödevlerinize Fiyat Almak için Mail Gönderin>> bestessayhomework@gmail.com @ Ödevcim'den Ödevleriniz İçin Hemen Fiyat Teklifi Alın. - 7/24 hizmet vermekteyiz... @@@ Süreli, online, quiz türü sınavlarda yardımcı olmuyoruz. Teklif etmeyin. - Tez Yazdırma, Ücretli Ödev Yaptırma, Tez Merkezi, Proje Yazdırma, Üniversite Ödev Yaptırma, İstatistik Ödev Yaptırma, Literatür Taraması, Spss Analizi, Geçerlik Güvenirlik Analizi, Tez Danışmanlığı, Tez Proje Yazdırma, Uzaktan Eğitim Tez Yazma, Uzaktan Eğitim Proje Yazma, Eğitim Yönetimi Tezsiz Proje Yazımı, Pedagojik Formasyon Bitirme Tezi, Formasyon Tez Hazırlama, Eğitim Bilimleri Tez Yazma, İstatistik Soru Çözdürme, Makale Yazdırma, Bilkent Ödev Yaptırma, Autocad Ödev Yaptırma, Mimari Proje Çizilir, İç Mimari Proje Çizimi, Essay Yazdır, Assignment Yaptırma, Assignment Yazdır, Proje Yardımı Al, Tez Yazdır, Ödev Yaptır, Ödevimi Yap, Tez Yaptırma, Tez Yaptırmak İstiyorum, Tez Yaz, Tez Projesi Yaptır, Proje Ödevi Yap, İntihal Oranı Düşürme, İntihal Düşürme Yöntemleri, İntihal Oranı Düşürme Programı, Essay Yazdırma, Ödev Fiyatı Al, Parayla Ödev Yaptır, Parayla Tez Yazdır, Parayla Makale Yaz, Parayla Soru Çözdür, Özel Ders Al, Ödev Yardım, Ödevcim Yardım, Proje Sunumu Yaptır, Mühendislik Ödevi Yaptırma, Doktora Ödev Yaptır, Yüksek Lisans Ödev Yaptır, İnşaat Mühendisliği Ödevi Yaptırma, İnşaat Mühendisliği Tez Yazdırma, Proje Yazdırma, İnşaat Mühendisliği Proje Yaptırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Ücretli Spss Analizi, İstatistik Ücretleri, Spss Nedir, Spss Danışmanlık, Veri Analizi, Veri Analizi Yaptırma, İstatistiksel Analiz, Makale Hazırlama, Tez Hazırlama, Proje Hazırlama, En İyi Tez Yazım Merkezi, İstatistik Hizmeti, Spss Analizi ve Sonuçlarım Yorumlanması, Spss Ücretleri, Soru Çözdürme, Ödev, Ödevler, Ödev Hazırlatma, Proje Hazırlatma, Tez Hazırlatma, Tez Konuları, Makale Konuları, Proje Konuları, Ödev Konuları, Tez Yazma, Tez Yazdırma, Tez Yazımı, Tez Danışmanı, Yüksek Lisans Danışmanlık, Akademik Danışmanlık, Diferansiyel Denklemler, Diferansiyel Denklemler Boğaziçi, Diferansiyel Denklemler Formülleri, Diferansiyel Denklemler Konuları, Python Ödev Yaptırma, Ödev Danışmanlığı, Ödev Yaptırmak İstiyorum, Ödev Yaptırma Siteleri, Akademik Danışmanlık, Yüksek Lisans Danışmanlık, Tez Proje Hazırlama Merkezi, Tez Hazırlama Merkezi Ankara, Ankara Yüksek Lisans Tez Yazdırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Spss Analiz Ücretleri, Veri Girişi Ücretleri, Spss Ödev Yaptırma, Spss Ücretleri, Ücretli Veri Analizi, İstatistik Tez Destek, Tez İçin İstatistikçi, Arduino Projeleri Satılık, Elektronik Projeler, Arduino İle Yaratıcı Projeler, İlginç Arduino Projeleri, Arduino Başlangıç Projeleri, Arduino Projeleri Basit, Elektronik Proje Yaptırma, Ödev Yaptırma Fiyatları, Güvenilir Ödev Siteleri, ödev yaptırma, ücretli ödev yaptırma, tez yaptırma, Ödev sitesi üniversite, Üniversite ödev YAPTIRMA, Parayla ödev YAPTIRMA, İstatistik ödev YAPTIRMA, Biyoistatistik ödev yaptirma, Odtü ödev yaptırma, Mühendislik ödev YAPTIRMA, Yönetim Muhasebesi ödev YAPTIRMA, staj defteri yazdırma, parayla ödev yapma sitesi, İngilizce ödev yapma uygulaması, Parayla ödev yapma, Parayla ödev yapma sitesi, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, İşletme Ödev Yaptırma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum ...

Verimlilik ve Etkinlik – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

29 Haziran 2022 Etkinlik kavramı nedir Etkinlik ve verimlilik arasındaki fark nedir Verimlilik ve etkinlik örnekleri 0
Bilişüstü Strateji Geliştirme – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

 Pedagojik Stratejilere Etkisi

İlk olarak, 2004 Güz döneminin başında, durum parametreleri üzerindeki ağırlıkları 1.0 olarak belirledik; yani, tüm durum parametreleri eşit derecede önemli olarak kabul edilir. Ancak dönemin sonunda, ILMDA, alınan bir vakanın kaç kez faydalı olduğuna ilişkin gözlemine dayanarak bu ağırlıkları değiştirdi.

Özetle, GNO’nun o kadar önemli olmadığını (1.0’dan 0.46’ya düşerek), bir problemi cevaplamadan önce bırakmanın önemli olduğunu (1.0’dan 2.54’e yükselerek), bir öğrencinin bir örnek ve bir örnek arasında kaç kez ileri geri gittiğini bulduk. öğretici oldukça önemliydi (0,80), ancak bir problem ile öğretici (0,99) arasındaki geçişler kadar önemli değildi, vb. Bu sonuçlar ampirik verilerdir ve ILMDA’nın hangi pedagojik stratejilerin ne zaman kullanılacağına dair meta-öğrenme yeteneklerinin anahtarıdır.

Ayrıca adaptasyon buluşsal yöntemlerinde öğrenme sonuçlarını gözlemliyoruz—9 grup buluşsal yöntem vardır ve her buluşsal yöntem yaklaşık 20 durum parametresinin bir alt kümesi tarafından tetiklenir. Adaptasyon buluşsal yönteminin bir örneği aşağıdaki gibidir: BLOOM çözüm parametresini (yani Bloom taksonomisini) uyarlamak için yeni durum ile en iyi durum arasındaki farklara bakarız.

İlk olarak, dönem başında, her bir durum parametresinin adaptasyon sezgiselleri üzerindeki ağırlıklarını 1.0 olarak belirledik. Öğrencinin (öğrenci profilinden alınan) doğru cevapladığı soru sayısını “başarılı” olarak kabul edin. Yeni durumun “başarıları” en iyi durumun “başarılarından” büyükse, bir sonraki seçilecek problemin Bloom taksonomisini artırın.

Dönem sonunda bu sayı 9,0’a yükseldi. Ayrıca, “exmpQuits”in (bir örnek sırasındaki çıkış sayısı) ağırlığında 1.0’dan -11.76’ya giden önemli bir değişiklik gözlemliyoruz. Bu, bir öğrencinin bir örneğin izlenmesi sırasında ne kadar sık ​​istifa ederse, Bloom’un taksonomi seviyesinin seçilecek problem için o kadar düşük olduğunu gösterir.

Başka bir örnek, SCAFFOLDING çözüm parametresini (yani, iskele derecesi) uyarlamaktır. Başlangıçta, bir öğrencinin bir öğretici, örnek veya problem üzerinde daha fazla zaman harcadığı gözlemlenirse veya bir öğrencinin örnek ve öğretici veya problem ve örnek arasında gidip geldiği gözlemlenirse, o zaman ILMDA’nın daha yüksek bir iskele derecesi sağlar.

Ancak, bir dönem ILMDA kullanımından sonra “aveExmpTime” (bir örnek üzerinde geçirilen ortalama süre), “expToTtrl” olmuştur (örnekten öğreticiye geçiş sayısı ve örnek sorun).

Bunun aşağıdakilerden kaynaklandığından şüpheleniyoruz: Öğrencilerin örnekler üzerinde daha fazla zaman harcadıkları veya örneklere geri döndükleri tespit edildiğinde, soruları doğru yanıtlamadan önce ILMDA’yı bırakma olasılıkları daha yüksekti. Sonuç olarak, ILMDA, performansını artıracağını düşünerek, iskele derecesini azaltmak için adaptasyon buluşsal yöntemlerini ayarladı.

Bir Vaka Çalışması: Özyineleme

Burada Özyineleme konusuyla ilgili bir vaka incelemesi sunuyoruz: Bir öğrencinin öğrenen ILMDA ile etkileşim kurarken okuduğu ortalama örnek ve problem sayısı sırasıyla 2.216 ve 10.946 ve öğrenmeyen ILMDA ile sırasıyla 3.047 ve 15.116’dır. Bu, öğrenme ILMDA sisteminin daha az örnek ve problem sunabildiğini gösterir.

Bir öğrenci tarafından doğru olarak cevaplanan problemlerin ortalama yüzdesi, bir öğrencinin değerlendirmemizin bir parçası olarak ne kadar başarılı olduğunu gösterir. Öğrenme ILMDA sistemi ile etkileşime girildiğinde, yüzde 66,2 idi. Öğrenmeyen ILMDA sistemiyle etkileşime girdiğinde, %60,2 idi.


Etkinlik ve verimlilik arasındaki fark nedir
Etkililik örnekleri
Etkililik Nedir
Verimlilik ve etkinlik örnekleri
Etkinlik kavramı nedir
Etkililik Nedir işletme
Etkinlik ETKİLİLİK VERİMLİLİK nedir.
Etkililik ve verimlilik örnekleri


Bu cesaret verici. Bu, öğrenme ILMDA’sının daha uygun örnekler ve problemler sunabildiğini ima eder. Bu iki gözlemi birleştirdiğimizde, öğrenme ILMDA’nın etkili (daha uygun örnekler ve problemler sunarak) ve verimli (daha az örnek ve problemler sunarak) göründüğünü görüyoruz.

Her bölümde harcanan ortalama saniye sayısını gösterir. Öğrenen ILMDA ile etkileşime giren öğrenciler, öğrenmeyen ILMDA ile etkileşime giren öğrencilerden daha fazla zaman harcadılar. Bunun nedeni, öğrenme ILMDA’nın daha ilginç ve uygun örnekler ve problemler sunması, öğrencilerin materyalleri okumak için daha fazla zaman ve çaba harcamasını sağlaması olabilir.

Verimlilik ve Etkinlik

ILMDA’nın makine öğrenimi yeteneklerinin verimliliğini ve etkililiğini daha fazla ölçmek için aşağıdaki gibi bir şema tasarlıyoruz. İlk önce öğrencilerin elde etmesi gereken bir konuyu kavrama düzeyi belirleriz: en zor problemlerden birine doğru yanıt vermek. Etkili olabilmek için, ILMDA, öğrencilere bu seviyeye ulaşmaları için rehberlik etmeyi öğrenmelidir. Verimli olmak için, ILMDA, öğrencilerini az sayıda problemle bu seviyeye ulaşmaları için yönlendirmeyi öğrenmelidir.

Dosya G/Ç, İstisnalar ve Kalıtım için, öğrenme ILMDA’sı bir öğrenciyi konuyu anlama düzeyine getirmek için sürekli olarak daha az problem kullandı. Bununla birlikte, öğrenme ILMDA’sı, bir düzeyde topikal anlayış elde etmek için ortalama olarak 2’den fazla ek problem gerektiren Özyineleme konusu için daha başarısız oldu.

Bu gözlemi yukarıdaki örnek olay incelemesiyle karşılaştırarak şu sonuca varıyoruz: ILMDA’yı öğrenmek öğrencilerden gelen doğru cevapların yüzdesini artırsa da, onları zor problemleri verimli bir şekilde cevaplamaya yöneltmedi. Bu öğrenme başarısızlığının nedeninin özyineleme konusundan kaynaklandığından şüpheleniyoruz.

Programlama ile yakından ilgili olan diğer üç konudan farklı olarak, özyineleme problem çözme ile daha yakından ilgilidir. Daha yakından analiz edildiğinde, ILMDA’nın özyineleme konusunda öğrencilere kolay sorulardan daha sık zor sorular verdiğini, bir sorunun verilme sayısı ile zorluk seviyesi arasında 0.11’lik bir korelasyon olduğunu, ILMDA’nın ise öğrencilere daha sık kolay sorular verdiğini fark ettik. diğer konular (korelasyonlar = 0,2-0,56). Bunu bir sonraki değerlendirme turumuzda daha ayrıntılı olarak inceleyeceğiz.

Başarısız oturumların yüzdelerini gösterir. Başarısız bir oturum, öğrencinin en zor problemlerden birine ulaşmadan oturumu bıraktığı oturumdur. Sonuçların kesin olmadığını görüyoruz. Bu, ILMDA’yı öğrenmenin, öğrenmeyen ILMDA’dan daha etkili olduğuna dair kanıtımız olmadığı anlamına gelir.

Daha yakından analiz edildiğinde, vaka tabanımızdaki vakaların başlangıçta öğrencilere verilen problem sayısını en aza indirecek şekilde ayarlandığını ve böylece ILMDA’nın daha zor problemler vermede daha agresif, ancak daha kolay problemler vermede daha muhafazakar olmasını sağladığını fark ettik. Ayrıca, bir öğrenci profilinde, daha kolay sorular olduğu için bir öğrenci genellikle soruları doğru cevaplardır.

Bu nedenle, yanlış bir cevap, İLMDA’nın öğrenciye ilişkin algısını büyük ölçüde değiştirmesine neden olmayabilir. Tablo 3’ün sonuçlarını özyinelemeyle ilgili vaka çalışmasının sonuçlarıyla birleştirerek şu sonuca varıyoruz: Öğrenme ILMDA’sı öğrencilerden gelen doğru cevapların yüzdesini artırabilse de, öğrencilerin okulda kalmaları için sürekli olarak daha uzun süre meşgul edemedi.