Свойство:Description

Материал из Поле цифровой дидактики

Это свойство типа Текст.

previous 202050100250500next 20
20 страницы, использующих это свойство.
L
Leaders & Followers (model) +
Модель лидеров (харизматиков) и их последователей - тех, кто за ними следует и устанавливает с ними связи. * http://digida.mgpu.ru/images/thumb/3/3b/Leaders_follow.png/120px-Leaders_follow.png  +
Learn ggplot2 using Shiny App +
Сетевая книга по освоению приемов работы с пакетом ggplot2 языка R в среде Shiny  +
Learn2love +
Книга "learn2love" – это пособие, предназначенное для обучения программированию с нуля на Lua и LÖVE. Она охватывает основы информатики и навыки разработки программного обеспечения, уделяя особое внимание обучению самостоятельному решению проблем и созданию решений. Автор, Джей Томас, делится своим опытом и лучшими практиками, чтобы помочь читателям избежать распространенных ошибок. Книга находится в процессе разработки, и любой желающий может внести свой вклад.  +
Learning Apps +
LearningApps.org создан для поддержки обучения и преподавания с помощью небольших общедоступных интерактивных модулей (далее -- упражнений).  +
Learning analytics methods and tutorials: A practical guide using R +
Методы учебной аналитики с использованием языка R - открытое руководство с многочисленными примерами и ссылками на образовательные датасеты  +
Learning design +
Термин учебный дизайн (Learning Design) дизайн учебных сценариев, сформировался в период 2000 – 2007 гг. Основной подход дизайна учебных сценариев связан с разработкой спецификации формального языка, который могли бы понимать и выполнять не только люди, но и компьютерные программы. Второй, более неформальный подход, связан с тем, что большее внимание уделяется педагогике и действиям, которые совершает ученик, а не учебным материалам и учебным объектам, которые представляются учебными центрами.  +
Learning mechanic +
In the context of "The ABCs of How We Learn," a learning mechanic refers to a fundamental interaction or strategy that facilitates learning. Механика обучения (learning mechanic) в контексте книги "The ABCs of How We Learn" представляет собой фундаментальное взаимодействие или стратегию, которая облегчает процесс обучения. Эти механики являются модульными, что позволяет комбинировать их различными способами для улучшения учебных стратегий. Авторы заимствуют термин из видеоигр, где основная механика — это базовый шаблон взаимодействия, продвигающий игровой процесс вперед. В образовании механики обучения включают в себя такие техники, как аналогия, обратная связь и самообъяснение, каждая из которых связана с конкретными результатами обучения.  +
LebedevAV +
'''Лебедев Андрей''' - студент 1 курса магистратуры Иво-241м по направлению: '''"Интернет вещей в образовании"'''  +
Lego Mindstorms +
LEGO Mindstorms — конструктор (набор сопрягаемых деталей и электронных блоков) для создания программируемого робота. Впервые представлен компанией LEGO в 1998 году. Через 8 лет (2006) в свет вышла модель LEGO Mindstorms NXT 1.0, в 2009 — LEGO Mindstorms NXT 2.0, а в 2013 — LEGO Mindstorms EV3.  +
Lego Spike Prime +
Новый робот Лего  +
Lens +
Открытая база данных статей  +
Lens Psych Collab +
Lens Psych Collab - This NetLogo model visualizes the evolution of scientific authorship networks using real publication data from Lens.org. The model tracks the dynamics of collaboration patterns among psychologists from major Russian academic institutions: Moscow City University (MCU), Lomonosov Moscow State University (MSU), and the Russian Academy of Sciences. The model simulates how scientific collaboration networks grow and evolve over time by processing publications chronologically, creating author agents, establishing co-authorship links, and updating network metrics in real-time. It helps researchers understand how new authors enter the scientific community, how experienced researchers maintain collaborations, and how network structure emerges from individual collaboration decisions.  +
Lera Kitya +
Люблю компутеры и кошек  +
LesikAA +
Лесик Анна Александровна Студент МГПУ Группа: ИВО-241М Направление подготовки: 44.04.01 - Педагогическое образование Профиль: Интернет вещей в образовании  +
Let' fly +
Most programs are going on the ground, but dragons and birds want fly, too! Seagull small, they climb on the tree and... flies high, where hungry dragons can't eat them. But them shoud be careful, clouds will stop there beautiful flight and the back to the ground. Dragons are very heavy, so only powerful wind coul let them fly, but this power will back all birds to the ground and could destroy cloud and, maybe make more ones. Seagulls are smart birds, they lay eggs, so if you see, that our brave birds are little count, make more of them...  +
Letopisi 2006 (dataset) +
http://digida.mgpu.ru/images/thumb/e/e4/Hist_2006_associatios.png/120px-Hist_2006_associatios.png Лог-файл действий участников проекта Letopisi в 2006 году  +
Lieberman +
Henry Lieberman американский ученый в области информатики, языков программирования и искусственного интеллекта.  +
Life (model) +
Модель игры в жизнь. This particular cellular automaton is called The Game of Life. A cellular automaton is a computational machine that performs actions based on certain rules. It can be thought of as a board which is divided into cells (such as square cells of a checkerboard). Each cell can be either "alive" or "dead." This is called the "state" of the cell. According to specified rules, each cell will be alive or dead at the next time step. Эмерджентность: в модели Life (model) эмерджентные явления играют ключевую роль. Они проявляются в виде неожиданных и сложно предсказуемых паттернов поведения, возникающих из простых правил взаимодействия между агентами. Эти паттерны могут включать сложные формы социального поведения, образование колоний или даже возникновение новых видов. Адаптация: агентам в модели Life предоставляется возможность адаптироваться к меняющимся условиям среды. Это достигается путем модификации своих стратегий выживания и размножения на основе предыдущего опыта и наблюдений. Адаптации могут происходить как на уровне индивидуального агента, так и на популяционном уровне, что приводит к изменению генетической структуры популяции. Обучение: агенты в модели способны обучаться на протяжении своего жизненного цикла. Они используют алгоритмы машинного обучения для анализа прошлых событий и выработки наиболее эффективных стратегий поведения. Обучение может осуществляться как индивидуально, так и через социальное взаимодействие, когда агенты передают свой опыт другим членам сообщества. Прогнозирование: одной из ключевых функций модели является способность агентов к прогнозированию будущих состояний среды. На основании собранных данных и исторических тенденций агенты могут строить прогнозы относительно возможных изменений в среде обитания и соответствующим образом корректировать свое поведение. Ощущение: агенты обладают способностью воспринимать окружающую среду через сенсоры, которые предоставляют им информацию о температуре, влажности, наличии пищи и других факторов. Эта информация используется для принятия решений и адаптации к текущим условиям.  
Lightbot +
Игрок управляет роботом, который должен пройти по плиткам определенного цвета, чтобы дойти до цели.  +
Lincosamides +
Lincosamides are antibiotics used mainly to treat G + infections. These include lincomycin and clindamycin. Older lincomycin is no longer used in practice.  +
Источник — http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Свойство:Description&oldid=2280