736 resultados para supportive learning environments


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¿Qué es un índice? ¿Cómo se estructura? ¿Cómo se almacena la información en una tabla? Esta presentación describe cada uno de estos aspectos y nos da consejos de cómo optimizar las tablas, índices y consultas.

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This article presents an interactive Java software platform which enables any user to easily create advanced virtual laboratories (VLs) for Robotics. This novel tool provides both support for developing applications with full 3D interactive graphical interface and a complete functional framework for modelling and simulation of arbitrary serial-link manipulators. In addition, its software architecture contains a high number of functionalities included as high-level tools, with the advantage of allowing any user to easily develop complex interactive robotic simulations with a minimum of programming. In order to show the features of the platform, the article describes, step-by-step, the implementation methodology of a complete VL for Robotics education using the presented approach. Finally, some educational results about the experience of implementing this approach are reported.

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Transparencias de la sesión 3 sobre sistemas informáticos para la asignatura de Informática Aplicada a las Ciencias Forenses.

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Tema 1. Introducción a las humanidades digitales.

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Tema 2. Un nuevo enfoque: la literatura desde lejos.

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Tema 3. Diseño y compilación de corpus.

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Tema 5. Anotación de corpus literario. XML. El estándar TEI.

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Tema 6. Text Mining con Topic Modeling.

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Guía rápida de análisis de corpus (con AntConc).

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Realizar copias de seguridad e imágenes de dispositivos, borrados profundos y recuperación de datos.

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Transparencias de Gestión de Índices de MySQL

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O presente relatório foi concretizado no âmbito da Unidade Curricular da Prática de Ensino Supervisionada (PES), integrada no curso de Mestrado em Educação Pré-Escolar (EPE) e Ensino do 1.º Ciclo do Ensino Básico (1.º CEB). A prática educativa desenvolvida no contexto da EPE decorreu numa instituição Particular de Solidariedade Social, com um grupo de 12 crianças, com idades de 4 e 5 anos. No âmbito do contexto do 1.º CEB, a ação pedagógica decorreu num agrupamento de escolas pertencente à rede pública, com um grupo de 18 crianças do 2.º ano de escolaridade, com idades de 6 e 7 anos. Em ambos os contextos, desenvolvemos a ação educativa com o intuito de responder às necessidades e interesses das crianças sendo que tivemos o cuidado de criar um ambiente propício ao desenvolvimento e aprendizagem de saberes de forma lúdica, por gosto e prazer, onde, no dia-a-dia e ao longo da concretização das experiências de ensino/aprendizagem, prevalecesse o diálogo, a escuta, a negociação, a tomada de decisões e a resolução de problemas, de maneira a valorizarmos as crianças como cidadãos ativos, autónomos, responsáveis e capazes de saber fazer, ser e estar. Após definirmos as questões e os objetivos que iriam orientar a nossa investigação, foi fundamental delinearmos um estudo centrado nas abordagens metodológicas qualitativa e quantitativa. Neste sentido, para que fosse possível recolhermos dados que sustentassem o nosso estudo, recorremos a um conjunto de técnicas e instrumentos de recolha de dados, em ambos os contextos, designadamente: à observação participante, às notas de campo e aos registos fotográficos, às produções das crianças, ao inquérito por questionário e, ainda, à entrevista semiestruturada. Desta forma, ao longo da prática educativa, considerando as experiências de ensino/aprendizagem sustentadoras da nossa temática de estudo, procuramos promover atividades que envolvessem o contacto e exploração de diferentes suportes de escrita e leitura do meio envolvente, desafiando, apoiando e incentivando as crianças a desenvolverem o gosto e prazer pela leitura e escrita. Em relação à análise e interpretação das entrevistas semiestruturadas e dos inquéritos por questionário, dirigidas ao grupo de crianças da EPE e do 1.º CEB, respetivamente, percebemos que as crianças inquiridas estavam inseridas num ambiente educativo e familiar que, na sua rotina diária, desenvolvia práticas de literacia diversificadas e que potenciava o contacto com diferentes suportes de escrita e leitura. Com efeito, ao longo da nossa ação, assumimos uma atitude crítica e reflexiva, de modo a responder às necessidades e interesses das crianças, alicerçada em diferentes modos de pensar e agir.

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L’évolution continue des besoins d’apprentissage vers plus d’efficacité et plus de personnalisation a favorisé l’émergence de nouveaux outils et dimensions dont l’objectif est de rendre l’apprentissage accessible à tout le monde et adapté aux contextes technologiques et sociaux. Cette évolution a donné naissance à ce que l’on appelle l'apprentissage social en ligne mettant l'accent sur l’interaction entre les apprenants. La considération de l’interaction a apporté de nombreux avantages pour l’apprenant, à savoir établir des connexions, échanger des expériences personnelles et bénéficier d’une assistance lui permettant d’améliorer son apprentissage. Cependant, la quantité d'informations personnelles que les apprenants divulguent parfois lors de ces interactions, mène, à des conséquences souvent désastreuses en matière de vie privée comme la cyberintimidation, le vol d’identité, etc. Malgré les préoccupations soulevées, la vie privée en tant que droit individuel représente une situation idéale, difficilement reconnaissable dans le contexte social d’aujourd’hui. En effet, on est passé d'une conceptualisation de la vie privée comme étant un noyau des données sensibles à protéger des pénétrations extérieures à une nouvelle vision centrée sur la négociation de la divulgation de ces données. L’enjeu pour les environnements sociaux d’apprentissage consiste donc à garantir un niveau maximal d’interaction pour les apprenants tout en préservant leurs vies privées. Au meilleur de nos connaissances, la plupart des innovations dans ces environnements ont porté sur l'élaboration des techniques d’interaction, sans aucune considération pour la vie privée, un élément portant nécessaire afin de créer un environnement favorable à l’apprentissage. Dans ce travail, nous proposons un cadre de vie privée que nous avons appelé « gestionnaire de vie privée». Plus précisément, ce gestionnaire se charge de gérer la protection des données personnelles et de la vie privée de l’apprenant durant ses interactions avec ses co-apprenants. En s’appuyant sur l’idée que l’interaction permet d’accéder à l’aide en ligne, nous analysons l’interaction comme une activité cognitive impliquant des facteurs contextuels, d’autres apprenants, et des aspects socio-émotionnels. L'objectif principal de cette thèse est donc de revoir les processus d’entraide entre les apprenants en mettant en oeuvre des outils nécessaires pour trouver un compromis entre l’interaction et la protection de la vie privée. ii Ceci a été effectué selon trois niveaux : le premier étant de considérer des aspects contextuels et sociaux de l’interaction telle que la confiance entre les apprenants et les émotions qui ont initié le besoin d’interagir. Le deuxième niveau de protection consiste à estimer les risques de cette divulgation et faciliter la décision de protection de la vie privée. Le troisième niveau de protection consiste à détecter toute divulgation de données personnelles en utilisant des techniques d’apprentissage machine et d’analyse sémantique.

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L’évolution continue des besoins d’apprentissage vers plus d’efficacité et plus de personnalisation a favorisé l’émergence de nouveaux outils et dimensions dont l’objectif est de rendre l’apprentissage accessible à tout le monde et adapté aux contextes technologiques et sociaux. Cette évolution a donné naissance à ce que l’on appelle l'apprentissage social en ligne mettant l'accent sur l’interaction entre les apprenants. La considération de l’interaction a apporté de nombreux avantages pour l’apprenant, à savoir établir des connexions, échanger des expériences personnelles et bénéficier d’une assistance lui permettant d’améliorer son apprentissage. Cependant, la quantité d'informations personnelles que les apprenants divulguent parfois lors de ces interactions, mène, à des conséquences souvent désastreuses en matière de vie privée comme la cyberintimidation, le vol d’identité, etc. Malgré les préoccupations soulevées, la vie privée en tant que droit individuel représente une situation idéale, difficilement reconnaissable dans le contexte social d’aujourd’hui. En effet, on est passé d'une conceptualisation de la vie privée comme étant un noyau des données sensibles à protéger des pénétrations extérieures à une nouvelle vision centrée sur la négociation de la divulgation de ces données. L’enjeu pour les environnements sociaux d’apprentissage consiste donc à garantir un niveau maximal d’interaction pour les apprenants tout en préservant leurs vies privées. Au meilleur de nos connaissances, la plupart des innovations dans ces environnements ont porté sur l'élaboration des techniques d’interaction, sans aucune considération pour la vie privée, un élément portant nécessaire afin de créer un environnement favorable à l’apprentissage. Dans ce travail, nous proposons un cadre de vie privée que nous avons appelé « gestionnaire de vie privée». Plus précisément, ce gestionnaire se charge de gérer la protection des données personnelles et de la vie privée de l’apprenant durant ses interactions avec ses co-apprenants. En s’appuyant sur l’idée que l’interaction permet d’accéder à l’aide en ligne, nous analysons l’interaction comme une activité cognitive impliquant des facteurs contextuels, d’autres apprenants, et des aspects socio-émotionnels. L'objectif principal de cette thèse est donc de revoir les processus d’entraide entre les apprenants en mettant en oeuvre des outils nécessaires pour trouver un compromis entre l’interaction et la protection de la vie privée. ii Ceci a été effectué selon trois niveaux : le premier étant de considérer des aspects contextuels et sociaux de l’interaction telle que la confiance entre les apprenants et les émotions qui ont initié le besoin d’interagir. Le deuxième niveau de protection consiste à estimer les risques de cette divulgation et faciliter la décision de protection de la vie privée. Le troisième niveau de protection consiste à détecter toute divulgation de données personnelles en utilisant des techniques d’apprentissage machine et d’analyse sémantique.