Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: system współpracy

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

The effectiveness of e-learning in engineering education

Osocha P.

Czasopismo Techniczne. Mechanika

2016

Y. 113, iss. 3-M

93--98

Changes in technology, availability of video casts and the general increase of information and knowledge value result in the advent of educational technology. As the first step toward validation of the effectiveness of e-learning in engineering education, a research on a group of students was carried out. The open-source and free software educational platform Moodle was used to conduct a selected course in the form of blended e-learning. The course was prepared and presented to the students during one semester time period. The effects of learning were verified through knowledge tests and their results were collected for analysis. Students in the test group achieved results equal or even better than other groups, validating the effectiveness of e-learning in engineering education. During the experiment also other positive aspects of e-learning were noted: students appreciated freedom of time and place where they learn and for the teacher high effort connected with course preparation could be rewarded by multiple use of the developed course at a later time.

Zmiany technologiczne, dostępność wideotransmisji i ogólny wzrost wartości informacji i wiedzy doprowadziły do rozkwitu technologii edukacyjnych. Pierwszym krokiem w kierunku walidacji efektywności e-learningu w nauczaniu inżynierskim było przeprowadzenie badań na grupie studentów. Darmowa i otwarta platforma edukacyjna Moodle została użyta do przeprowadzenia wybranego kursu w formie mieszanego e-learningu. Kurs został przygotowany i przedstawiony studentom w czasie jednego semestru nauki. Efekty kształcenia były weryfikowane za pomocą testów wiedzy, a ich wyniki zbierano do dalszej analizy. Studenci w grupach testowych osiągnęli wyniki nie gorsze niż w innych grupach, potwierdzając tym samym efektywność e-learningu w nauczaniu inżynierskim. Podczas eksperymentu dostrzeżone zostały także inne pozytywne aspekty e-learningu: studenci doceniali swobodę czasu i miejsca gdzie mogą się uczyć, a wykładowcy dostrzegli, że duży nakład pracy poświęcony na przygotowanie kursu może zostać zrekompensowany przez późniejsze jego wielokrotne użycie.

Neural identification of earthmoving machinery's productivity

Hoła B., Schabowicz K.

Archives of Civil Engineering

2007

Vol. 53, nr 4

697-711

This paper deals with application of artificial neural networks to the identification of the productivity of earthmoving machinery consisting of excavators and haulers.Studies of cycle times for selected sets of machines were carried out. A feed-forward multilayer error back propagation network with a conjugate gradient algorithm was constructed using data, such as the technical parameters of the machinery, the category of the road for hauling the excavated material and the machinery's productivity, obtained from a queuing system model simulating the work of sets of machines. The neural network was used for productivity prediction. A methodology for the neural identification of productivity and the results showing the selected neural network as suitable for this purpose are presented.

Przedstawiono zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do identyfikacji wydajności zestawów maszyn do robót ziemnych składających się z koparek i środków transportowych. Przeprowadzono badania czasu operacji roboczych wykonywanych przez wybrane zestawy maszyn. Do budowy sieci neuronowej wykorzystano dane dotyczące parametrów technicznych maszyn pracujących w zestawie kategorii drogi, po której przewożony był urobek oraz wydajności zestawów uzyskane z modelu systemu masowej obsługi symulującego pracę zestawu. Do predykcji wydajności zastosowano sieć neuronową wielowarstwową o pięciu wejściach i jednym wyjściu, ze wsteczną propagacją błędów oraz algorytmem gradientów sprzężonych. Artykuł zawiera opracowana metodykę neuronowej identyfikacji wydajności oraz rezultaty świadczące o praktycznej przydatności wybranej sieci neuronowej do identyfikacji zestawów maszyn do robót ziemnych.