Luận án tiến sĩ một mô hình tạo khóa học thích nghi trong đào tạo điện tử

Luận án tiến sĩ đề xuất mô hình tạo khóa học thích nghi dựa trên dữ liệu người học, nâng cao hiệu quả học tập 20% so với phương pháp truyền thống.

Trường ĐH

Trường Đại học Công nghệ

Tác giả

Luan An

Thể loại

Luận án tiến sĩ

Năm xuất bản

Số trang

151

Thời gian đọc

23 phút

Lượt xem

0

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

50 Point

Tóm tắt nội dung

I.Tổng quan đào tạo điện tử hệ thống học thích ứng

Luận án tập trung vào việc phát triển một mô hình tạo khóa học thích nghi hiệu quả trong bối cảnh đào tạo điện tử. Nghiên cứu giải quyết nhu cầu cấp thiết về việc cung cấp trải nghiệm học tập cá nhân hóa, phù hợp với từng học viên. Đào tạo điện tử đã phát triển mạnh mẽ, từ các khóa học tĩnh đến các hệ thống năng động hơn. Tuy nhiên, thách thức lớn nhất vẫn là khả năng thích ứng với sự đa dạng của người học. Một hệ thống học tập thích ứng tối ưu hóa quá trình học, tăng cường hiệu quả tiếp thu kiến thức. Nó giải quyết các vấn đề về sự khác biệt trong kiến thức nền tảng, phong cách học, và mục tiêu của mỗi cá nhân. Nghiên cứu này đặt nền móng cho các hệ thống công nghệ giáo dục (EdTech) tiên tiến, hướng tới một tương lai học tập linh hoạt và hiệu quả hơn.

1.1. Khái niệm và đặc điểm đào tạo điện tử

Đào tạo điện tử (e-learning) là việc sử dụng công nghệ thông tin và truyền thông để hỗ trợ và nâng cao quá trình học tập. Đặc điểm nổi bật bao gồm tính linh hoạt về thời gian, địa điểm; khả năng tiếp cận tài nguyên học liệu đa dạng; và tiềm năng cá nhân hóa trải nghiệm. Quá trình hình thành và phát triển của đào tạo điện tử trải qua nhiều giai đoạn, từ các tài liệu số hóa đơn giản đến các nền tảng hệ thống quản lý học tập (LMS) phức tạp. Mục tiêu là tạo ra môi trường học tập không biên giới, cung cấp kiến thức một cách thuận tiện và hiệu quả.

1.2. Mục tiêu hệ thống học tập thích ứng

Hệ thống học tập thích ứng hướng đến việc điều chỉnh nội dung, trình tự, và phương pháp giảng dạy để phù hợp với đặc điểm riêng của từng người học. Mục tiêu chính là tối đa hóa hiệu quả học tập bằng cách cung cấp lộ trình học tập tối ưu. Điều này bao gồm việc đưa ra các tài liệu phù hợp, gợi ý các hoạt động học tập tương thích, và đánh giá liên tục trình độ kiến thức. Cá nhân hóa học tập là cốt lõi, giúp người học duy trì động lực, khắc phục khó khăn và phát huy thế mạnh của bản thân.

1.3. Vấn đề nghiên cứu chính trong học thích nghi

Nghiên cứu trong lĩnh vực học tập thích ứng tập trung vào ba vấn đề chính. Thứ nhất, mô hình hóa người học hiệu quả: thu thập và biểu diễn thông tin về kiến thức, kỹ năng, mục tiêu, và phong cách học của từng cá nhân. Thứ hai, mô hình nội dung học: cấu trúc hóa tài liệu học tập sao cho có thể linh hoạt phân phối và thích nghi. Thứ ba, cơ chế thích nghi: các thuật toán và quy tắc để điều chỉnh quá trình học dựa trên dữ liệu từ mô hình người học và mô hình nội dung. Giải quyết các vấn đề này là nền tảng để xây dựng các hệ thống công nghệ giáo dục thông minh.

II.Mô hình người học nội dung cho cá nhân hóa học tập

Việc phát triển các mô hình chính xác cho người học và nội dung khóa học là yếu tố then chốt để đạt được cá nhân hóa học tập sâu sắc. Luận án đề xuất các mô hình mới, chi tiết, vượt trội hơn so với các mô hình truyền thống. Mô hình nội dung học tập được thiết kế linh hoạt, cho phép tái sử dụng và thích nghi cao. Mô hình người học thu thập đa dạng thông tin, từ trình độ kiến thức đến mục tiêu học tập, đảm bảo khả năng mô hình hóa người học toàn diện. Các mô hình này đóng vai trò là nền tảng dữ liệu cho cơ chế thích nghi, cho phép hệ thống tạo ra các khóa học phù hợp nhất cho từng học viên. Sự khác biệt của các mô hình này so với các nghiên cứu trước đây được nhấn mạnh, thể hiện tính độc đáo và đóng góp của luận án.

2.1. Kiến trúc mô hình nội dung khóa học mới

Mô hình nội dung học tập được xây dựng trên kiến trúc phân lớp, bao gồm các khái niệm và nhiệm vụ học tập. Các thành phần này được mô tả chi tiết bằng các thuộc tính cụ thể, như độ khó, thời lượng, và các quan hệ phụ thuộc lẫn nhau. Cấu trúc mô hình cho phép biểu diễn đồ thị kiến thức một cách rõ ràng, giúp hệ thống dễ dàng xác định các lộ trình học tập phù hợp. So sánh với các mô hình nội dung hiện có, mô hình đề xuất có ưu điểm về tính tường minh và khả năng hỗ trợ thích nghi linh hoạt, là nền tảng vững chắc cho tạo khóa học tự động.

2.2. Chi tiết mô hình hóa người học hiệu quả

Mô hình người học được thiết kế để lưu trữ và cập nhật thông tin đa chiều về học viên. Nó bao gồm thông tin định danh cá nhân, lịch sử các khóa học đã tham gia, và quan trọng nhất là trình độ kiến thức hiện tại. Mô hình cũng ghi nhận nhu cầu và mục đích học tập của người học, ví dụ như mong muốn hoàn thành một chứng chỉ hay nâng cao một kỹ năng cụ thể. Khả năng mô hình hóa người học chi tiết này cho phép hệ thống hiểu rõ hơn về từng cá nhân, từ đó cung cấp các gợi ý và lộ trình học tập mang tính cá nhân hóa cao, hỗ trợ học tập thích ứng hiệu quả.

III.Cơ chế thích nghi Tối ưu lộ trình học tập cá nhân

Cơ chế thích nghi là trái tim của hệ thống học tập thích ứng, quyết định cách hệ thống phản ứng với người học. Luận án đề xuất một cơ chế thích nghi hai pha: thích nghi theo kiến thức và thích nghi theo mục tiêu/nhu cầu. Cơ chế này đảm bảo người học luôn nhận được nội dung phù hợp với trình độ và định hướng của họ. Nó sử dụng các quy tắc logic và học máy trong giáo dục để phân tích dữ liệu từ mô hình người học và tạo ra các tiến trình học tập tối ưu. Việc kết hợp cả hai khía cạnh này giúp tối ưu hóa lộ trình học tập, mang lại trải nghiệm học tập không chỉ hiệu quả mà còn có ý nghĩa cá nhân. Sự so sánh với các mô hình khác cho thấy tính ưu việt trong cách tiếp cận được đề xuất.

3.1. Thích nghi dựa trên trình độ kiến thức người học

Việc định lượng trình độ kiến thức của người học là bước đầu tiên để thực hiện thích nghi. Hệ thống đánh giá kiến thức thông qua các câu hỏi kiểm tra và theo dõi hoạt động học tập. Dựa trên kết quả này, các khái niệm và nhiệm vụ phù hợp được lựa chọn. Cơ chế sử dụng một tập hợp các luật để xác định các nội dung nên được giới thiệu hoặc bỏ qua, đảm bảo người học không bị quá tải bởi kiến thức mới hoặc lãng phí thời gian vào những gì đã biết. Đây là một yếu tố quan trọng để đảm bảo học tập thích ứng diễn ra một cách liên tục và hiệu quả.

3.2. Thích nghi theo mục tiêu và nhu cầu học tập

Ngoài kiến thức, cơ chế thích nghi còn xem xét mục tiêu và nhu cầu của người học để xây dựng tiến trình học. Người học có thể có các mục tiêu khác nhau khi tham gia khóa học, ví dụ như học để lấy chứng chỉ, nâng cao kỹ năng cụ thể, hoặc đơn giản là tìm hiểu thêm. Hệ thống sẽ xây dựng các tiến trình học ứng viên dựa trên các mục tiêu này. Sau đó, lựa chọn tiến trình học tối ưu từ tập hợp các ứng viên, dựa trên sự kết hợp giữa kiến thức hiện có và mục tiêu đã đặt ra. Điều này giúp tối ưu hóa lộ trình học tập, đảm bảo cá nhân hóa học tập thực sự đáp ứng được mong muốn của từng cá nhân.

IV.ACGS Mô hình tạo khóa học tự động thích nghi

Mô hình ACGS (Adaptive Course Generation System) là đóng góp chính của luận án, đại diện cho một giải pháp toàn diện cho tạo khóa học tự động và thích nghi. ACGS tích hợp các mô hình người học, mô hình nội dung và cơ chế thích nghi đã được phát triển. Kiến trúc hệ thống được thiết kế để dễ dàng mở rộng và tích hợp vào các hệ thống quản lý học tập (LMS) hiện có. Quy trình hoạt động của ACGS bao gồm việc thu thập dữ liệu người học, phân tích, đề xuất và tạo ra các khóa học cá nhân hóa. Hệ thống đã được thử nghiệm với môn học cụ thể, cho thấy khả năng vận hành ổn định và hiệu quả trong việc cung cấp trải nghiệm học tập phù hợp. Kết quả thử nghiệm được phân tích và đánh giá kỹ lưỡng, khẳng định tiềm năng của mô hình trong thiết kế chương trình đào tạo hiện đại.

4.1. Kiến trúc quy trình hoạt động hệ thống ACGS

Mô hình ACGS bao gồm các module chính: module quản lý người học, module quản lý nội dung, và module thích nghi. Kiến trúc này cho phép các thành phần tương tác chặt chẽ để thực hiện việc tạo khóa học tự động. Quy trình hoạt động bắt đầu bằng việc thu thập thông tin người học, sau đó là đánh giá kiến thức và xác định mục tiêu. Dựa trên dữ liệu này, module thích nghi sẽ sử dụng các thuật toán để xây dựng một lộ trình học tập cá nhân hóa. Các module này làm việc cùng nhau để cung cấp một trải nghiệm học tập thích ứng xuyên suốt và hiệu quả.

4.2. Thử nghiệm đánh giá kết quả mô hình ACGS

Hệ thống ACGS đã được triển khai thử nghiệm với một môn học cụ thể, tập trung vào việc đánh giá kiến thức người học và khả năng thích nghi của hệ thống. Dữ liệu thử nghiệm được thu thập từ quá trình người học tương tác với hệ thống, bao gồm các câu trả lời bài kiểm tra và tiến độ hoàn thành nhiệm vụ. Kết quả cho thấy mô hình ACGS có khả năng lựa chọn các khái niệm và nhiệm vụ phù hợp, dẫn đến cải thiện đáng kể trong hiệu quả cá nhân hóa học tập. Phân tích chi tiết các kết quả này chứng minh tính khả thi và hiệu quả của mô hình trong việc thiết kế chương trình đào tạo thích nghi, mở ra hướng phát triển cho công nghệ giáo dục trong tương lai.

Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Luận án tiến sĩ một mô hình tạo khóa học thích nghi trong đào tạo điện tử

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (151 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Nguyễn Việt Anh Một mô hình tạo khóa học thích nghi trong đào tạo điện tử Luận án tiến sĩ Công Nghệ thông tin Mã số: 62 48 15 01 Người hướng dẫn khoa học: PGS. Hồ Sĩ Đàm Hà nội - 2009 Mục lục Mục lục i Danh mục các chữ viết tắt iv Danh sách bảng v Danh sách hình vẽ vii Đặt vấn đề 1 Chương 1 Học thích nghi 7 1.1 Tổng quan về đào tạo điện tử .2 Đặc điểm chung của đào tạo điện tử .3 Quá trình hình thành và phát triển .2 Học thích nghi .1 Khái niệm hypermedia .2 Khái niệm học thích nghi .3 Mục tiêu của hệ thống học thích nghi .4 Mô hình học thích nghi .5 Phương pháp xây dựng khóa học thích nghi .6 Kỹ thuật xây dựng khóa học thích nghi .3 Các vấn đề cần nghiên cứu trong học thích nghi .1 Mô hình người học .2 Mô hình nội dung học .3 Cơ chế thích nghi .4 Sự cần thiết phải nghiên cứu .4 Khảo sát một số hệ thống học thích nghi .1 Hệ thống ELM-ART .2 Hệ thống INTERBOOK .3 Hệ thống AHA .4 Hệ thống KBS Hyperbook System .5 So sánh các hệ thống. 25 Chương 2 Mô hình nội dung khóa học và mô hình người học 26 2.1 Mô hình nội dung học .1 Kiến trúc mô hình nội dung học .2 Thông tin mô tả các thành phần trong mô hình .3 Cấu trúc của mô hình .4 So sánh với các mô hình nội dung học khác .2 Mô hình người học .1 Thông tin định danh người học .2 Thông tin về khóa học người học tham gia .3 Thông tin về trình độ kiến thức của người học .4 Thông tin về nhu cầu, mục đích học tập .5 So sánh với các mô hình người học khác. 45 Chương 3 Cơ chế thích nghi 47 3.1 Thích nghi theo kiến thức .1 Định lượng trình độ kiến thức .2 Lựa chọn các khái niệm, nhiệm vụ phù hợp với người học dựa trên luật 53 3.2 Thích nghi theo mục tiêu, nhu cầu .1 Tiến trình học .2 Xây dựng tiến trình học ứng viên .3 Xây dựng tiến trình học từ tập tiến trình học ứng viên .3 So sánh với các mô hình khác.

71 Chương 4 Mô hình tạo khóa học thích nghi ACGS 72 4.1 Mô hình tạo khóa học thích nghi ACGS .1 Cơ sở đề xuất mô hình .2 Kiến trúc và quy trình hoạt động của mô hình .2 Hệ thống ACGS .1 Mục tiêu của hệ thống .2 Các chức năng chính .3 Môn học thử nghiệm .1 Tập khái niệm, nhiệm vụ học tập .2 Quan hệ giữa cái khái niệm, nhiệm vụ của môn học thử nghiệm .4 Phân tích thiết kế hệ thống ACGS .1 Mô hình ca sử dụng .1 Qui trình thử nghiệm .2 Xây dựng mạng xác suất cho khóa học thử nghiệm .3 Đánh giá kiến thức của người học thông qua trả lời các câu hỏi .4 Đánh giá kiến thức của người học trong quá trình học .5 Sử dụng cơ chế thích nghi lựa chọn các khái niệm, nhiệm vụ .6 Dữ liệu thử nghiệm và kết quả .7 Phân tích và đánh giá kết quả thử nghiệm mô hình. 97 Kết luận 98 Danh mục các công trình khoa học của tác giả liên qua đến luận án 102 Tài liệu tham khảo 103 Phụ lục 110 A Phân tích thiết kế chi tiết một số ca sử dụng 111 B Bảng phân bố xác suất có điều kiện của các nút trong mạng 122 C Câu hỏi kiểm tra đánh giá sơ bộ kiến thức của người học 130 D Các nhiệm vụ cơ bản để hoàn thành bài tập 134 E Dữ liệu thử nghiệm và kết quả 135 F Giao diện ứng dụng thử nghiệm ACGS 140 iii Danh mục các chữ viết tắt ACGS Adaptive Course Generation System Hệ thống tạo khóa học thích nghi ADL Advance Distributed Learning AHA Adaptive Hypermedia for All Hệ thống học thích nghi cho mọi người AHS Adaptive Hypermedia System Hệ thống học thích nghi AICC Aviation Insdustry CBT Committee CBT Computer Based Trainning Đào tạo dựa trên máy tính CE Khái niệm thực thể CPT Conditional Probability Table Bảng phân phối xác suất có điều kiện DCN Xác định danh từ chung DE Xác định thực thể DN Liệt kê danh từ ER Xác định quan hệ thực thể IMS Instructional Management System Hệ thống quản lý giảng dạy ITS Intelligent Tutoring System Hệ thống dạy học thông minh KBS Knowledge Based System Hệ thống dựa trên tri thức LCMS Learning Content Management System Hệ thống quản trị nội dung học LMS Learning Management System Hệ thống quản trị học tập SCORM Shareable Content Object Reference Chuẩn mô tả đối tượng nội dung có thể Model chia sẻ được WEBCL Adaptive Web Learning Curriculum iv Danh sách bảng 1.1 So sánh các hệ thống học thích nghi .1 Các thuộc tính cơ bản của Khái niệm .2 Các thuộc tính mô tả khái niệm Bảng dữ liệu .3 Các thuộc tính cơ bản của Nhiệm vụ .4 Các thuộc tính của Nhiệm vụ "Xác định quan hệ giữa các thực thể" .5 Thuộc tính định danh người học .6 Các thuộc tính lưu thông tin về môn học mà người học tham gia .7 Các thuộc tính lưu thông tin nhu cầu, mục đích .1 CPT cho nút Xác định thực thể .2 Độ phức tạp tính toán .3 Giá trị ngưỡng xác định người học hiểu khái niệm/hoàn thành nhiệm vụ .4 Giá trị trọng số biểu diễn sự phụ thuộc về độ khó giữa các khái niệm .5 Giá trị trọng số biểu diễn sự phụ thuộc về thời gian giữa các khái niệm .6 Chi phí của tiến trình học theo từng tiêu chí .7 Giá trị h(i) của các đỉnh i tương ứng trong đồ thị Hình 3.1 Tập khái niệm của môn học Thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ .2 Tập các nhiệm vụ của môn học Thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ .3 Quan hệ giữa nhiệm vụ và khái niệm .4 CPT cho nút Khái niệm thực thể .5 CPT cho nút Liệt kê các danh từ .6 CPT cho nút Xác định danh từ chung .7 CPT cho nút Xác định thực thể .1 CPT cho nút Xác định tính từ chỉ số lượng, tính chất .2 CPT cho nút Xác định thuộc tính đơn .3 CPT cho nút Xác định thuộc tính cần quản lý .4 CPT cho nút Miền giá trị .5 CPT cho nút Xác định Miền giá trị của thuộc tính .6 CPT cho nút Xác định Các thuộc tính của thực thể .7 CPT cho nút Khái niệm phụ thuộc hàm .8 CPT cho nút Khái niệm Khóa .9 CPT cho nút Xác định Thuộc tính khóa .10 CPT cho nút Khái niệm khóa chính .11 CPT cho nút Khái niệm Khóa ngoài .12 CPT cho nút Chuyển đổi thuộc tính thành trường .13 CPT cho nút Khái niệm bảng .14 CPT cho nút Khái niệm trường .15 CPT cho nút Khái niệm bản ghi .16 CPT cho nút Xác định, định nghĩa bảng dữ liệu .17 CPT cho nút Ngôn ngữ SQL .18 CPT cho nút Truy vấn tạo bảng dữ liệu .19 CPT cho nút Truy vấn cập nhật dữ liệu .20 CPT cho nút Truy vấn trích rút thông tin .21 CPT cho nút Ràng buộc toàn vẹn .22 CPT cho nút Xác định ràng buộc .23 CPT cho nút Khái niệm quan hệ .24 CPT cho nút Liệt kê các động từ .25 CPT cho nút Xác định kiểu quan hệ .26 CPT cho nút Xác định Mối quan hệ giữa các thực thể .27 CPT cho nút Xác định thuộc tính lặp .28 CPT cho nút Tách thuộc tính lặp .29 CPT cho nút Khái niệm chuẩn 1 .30 CPT cho nút Chuẩn hóa dạng chuẩn 1 .31 CPT cho nút Xác định thuộc tính không khóa phụ thuộc một phần khóa .32 CPT cho nút Tách các thuộc tính phụ thuộc vào khóa .33 CPT cho nút Khái niệm Chuẩn 2 .34 CPT cho nút Chuẩn hóa dạng chuẩn 2 .35 CPT cho nút Khái niệm Chuẩn 3 .36 CPT cho nút Chuẩn hóa dạng chuẩn 3 .1 Giá trị định lượng trình độ kiến thức người học .2 Giá trị định lượng trình độ kiến thức người học .3 Giá trị định lượng trình độ kiến thức người học. 139 vi Danh sách hình vẽ 1.1 Mô hình thích nghi (Nguồn: [1]) .1 Quan hệ giữa các khái niệm .2 Quan hệ giữa các nhiệm vụ .3 Mô hình nội dung khóa học .4 Một phần mô hình nội dung khóa học minh họa .5 Mạng Bayes mô hình hóa một phần nội dung khóa học minh họa .1 Một phần mô hình mạng Bayes cho khóa học "Thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ" 50 3.2 Một phần mô hình mạng Bayes cho khóa học "Thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ" 53 3.3 Một phần đồ thị kiến thức của khóa học "Thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ" .1 Mô hình hệ thống ACGS .2 Quy trình hoạt động .3 Mối quan hệ giữa các khái niệm .4 Quan hệ giữa các nhiệm vụ .5 Mô hình ca sử dụng .6 Mạng xác suất cho mô hình nội dung của khóa học thử nghiệm .7 Sự phụ thuộc giữa khái niệm cần phải học với kiến thức .8 Sự phụ thuộc giữa khái niệm cần phải học với mức độ hiểu biết kiến thức .9 Sự phụ thuộc giữa khái niệm cần phải học với mức độ hoàn thành nhiệm vụ .10 Biến thiên xác suất hoàn thành của các khái niệm, nhiệm vụ .11 Biến thiên xác suất hoàn thành của các khái niệm, nhiệm vụ .12 Mô hình nội dung khóa học của Wei (nguồn [2]) .13 Mô hình nội dung khóa học của Henze (nguồn [3]) .1 Biểu đồ tuần tự ca sử dụng Người học trả lời câu hỏi .2 Biểu đồ cộng tác ca sử dụng Người học trả lời câu hỏi .3 Biểu đồ tuần tự ca sử dụng Khai báo nội dung môn học .4 Biểu đồ cộng tác ca sử dụng Khai báo nội dung môn học .5 Biểu đồ tuần tự ca sử dụng Xây dựng cơ chế thích nghi .6 Biểu đồ cộng tác ca sử dụng Xây dựng cơ chế thích nghi .7 Biểu đồ tuần tự ca sử dụng Cập nhật UserProfile .8 Biểu đồ cộng tác ca sử dụng Cập nhật UserProfile .9 Biểu đồ tuần tự ca sử dụng Tạo tiến trình học .10 Biểu đồ cộng tác ca sử dụng Tạo tiến trình học .11 Biểu đồ tuần tự ca sử dụng Lựa chọn hoạt động học tập .12 Biểu đồ cộng tác ca sử dụng Lựa chọn hoạt động học tập .13 Biểu đồ lớp các đối tượng dữ liệu .1 Hệ thống Adaptive Course Generation System .2 Các khái niệm được phép bỏ qua (làm mờ) đối với người dùng user1 .3 Các khái niệm được phép bỏ qua (làm mờ) đối với người dùng user2. 141 viii Đặt vấn đề Hoạt động dạy và học trên mạng ngày càng trở nên phổ biến do ứng dụng rộng rãi những thành tựu của công nghệ thông tin, đặc biệt khi có sự phát triển của công nghệ Internet.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Luận án tiến sĩ một mô hình tạo khóa học thích nghi trong đà" nghiên cứu về vấn đề gì?

Luận án tiến sĩ đề xuất mô hình tạo khóa học thích nghi dựa trên dữ liệu người học, nâng cao hiệu quả học tập 20% so với phương pháp truyền thống.

Luận án "Luận án tiến sĩ một mô hình tạo khóa học thích nghi trong đà" được bảo vệ tại trường nào?

Luận án này được bảo vệ tại Trường Đại học Công nghệ. Năm bảo vệ: 2009.

Luận án "Luận án tiến sĩ một mô hình tạo khóa học thích nghi trong đà" thuộc chuyên ngành gì?

Luận án "Luận án tiến sĩ một mô hình tạo khóa học thích nghi trong đà" thuộc chuyên ngành Công Nghệ thông tin. Danh mục: Quản Lý Giáo Dục.

Luận án "Luận án tiến sĩ một mô hình tạo khóa học thích nghi trong đà" có bao nhiêu trang?

Luận án "Luận án tiến sĩ một mô hình tạo khóa học thích nghi trong đà" có 151 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Luận án tiến sĩ một mô hình tạo khóa học thích nghi trong đà" về máy như thế nào?

Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.

Luận án liên quan

Chia sẻ tài liệu: Facebook Twitter