4 resultados para On-line mathematics learning

em AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna


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Il seguente lavoro di tesi tratta l'argomento delle aste in modo tecnico, ovvero cerca di descriverne i modelli e le caratteristiche principali, spesso ignorate dagli stessi fruitori. Nel capitolo 1 si introduce brevemente il concetto di asta, descrivendone i principali elementi costitutivi. Si ripercorrono poi le origini di questa procedura ed alcuni suoi utilizzi. Nel capitolo 2 si presentano inizialmente le principali tipologie di aste conosciute e si accenna al processo di valutazione dell'oggetto d'asta. Si introduce poi il concetto di Private Value, analizzandolo per ogni tipo di asta e confrontando queste sotto l'aspetto della rendita. Si enuncia in seguito un principio fondamentale, quale quello dell'equivalenza delle rendite, rilassandone alcuni assunti basilari. Infine si passa al concetto di valori interdipendenti all'interno delle aste, valutandone equilibri, rendite ed efficienza, accennando nel contempo al problema denominato Winner's curse. Nel capitolo 3 si parla dei meccanismi di asta online, ponendo l'attenzione su un loro aspetto importante, ovvero la veridicità, ed analizzandoli attraverso l'analisi del caso peggiore e del caso medio in alcuni esempi costruiti ad-hoc. Nel capitolo 4 si descrivono in particolare le sponsored search auctions, narrandone inizialmente la storia, e successivamente passando all'analisi di equilibri, rendite ed efficienza; si presenta, infine, un modello di tali aste mettendone in rapporto la computabilità con quella dei meccanismi offline conosciuti.

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Applicazione basata sul database non relazionale MongoDB. Integrata in un sistema di prenotazione turistico online.

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Tesi su un esperimento per la realizzazione di una mappa cognitiva sul processo decisionale e gli aspetti cognitivi di una persona durante lo svolgimento di una partita a un videogioco di genere Moba. La tesi presente anche cenni di teoria sulle mappe cognitive, sulle misure di rete e sugli aspetti cognitivi dei videogiochi in generale.

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I sistemi di raccomandazione per come li conosciamo nascono alla fine del XX secolo, e si sono evoluti fino ai giorni nostri approcciandosi a numerosi campi, tra i quali analizzeremo l’ingegneria del software, la medicina, la gestione delle reti aziendali e infine, come argomento focale della tesi, l’e-Learning. Dopo una rapida panoramica sullo stato dell’arte dei sistemi di raccomandazione al giorno d’oggi, discorrendo velocemente tra metodi puri e metodi ibridi ottenuti come combinazione dei primi, analizzeremo varie applicazioni pratiche per dare un’idea al lettore di quanto possano essere vari i settori di utilizzo di questi software. Tratteremo nello specifico il funzionamento di varie tecniche per la raccomandazione in ambito e-Learning, analizzando tutte le problematiche che distinguono questo settore da tutti gli altri. Nello specifico, dedicheremo un’intera sezione alla descrizione della psicologia dello studente, e su come capire il suo profilo cognitivo aiuti a suggerire al meglio la giusta risorsa da apprendere nel modo più corretto. È doveroso, infine, parlare di privacy: come vedremo nel primo capitolo, i sistemi di raccomandazione utilizzano al massimo dati sensibili degli utenti al fine di fornire un suggerimento il più accurato possibile. Ma come possiamo tutelarli contro intrusioni e quindi contro violazioni della privacy? L’obiettivo di questa tesi è quindi quello di presentare al meglio lo stato attuale dei sistemi di raccomandazione in ambito e-Learning e non solo, in modo da costituire un riferimento chiaro, semplice ma completo per chiunque si volesse affacciare a questo straordinario ed affascinante mondo della raccomandazione on line.