IDS UCLA
3,2star
12 resensies
1 k+
Aflaaie
Almal
info
Meer oor hierdie program
IDS UCLA is 'n data-insamelingsinstrument. Dit bied op mobiele gebaseerde data-opname deur navraag-gebaseerde opnames en tydelike geaktiveerde herinnerings. Alle gevang data word outomaties getoets, geokodeer en opgelaai na 'n sentrale bediener vir analise en visualisering. IDS UCLA is ten volle funksioneel sonder netwerk konneksie en kan op verskeie selfoon platforms hardloop.
Deur IDS UCLA gebruik studente selfone en webdienste om inligting oor sake wat vir hulle en hul gemeenskappe belangrik is, sistematies te versamel en te interpreteer. Die doel van IDS UCLA is om STEM-instruksies regdeur ons opvoedkundige stelsel te versterk en innoverende metodes te ontwikkel om studente in rekenkundige denke en data-ontleding te leer en betrokke te raak.
Die kernlesse in die IDS-UCLA-eenhede sal rondom die beginsels van Computational Thinking opgestel word. Spesifiek, deur Deelnemende Sensing-veldtogte, sal studente verskynsels identifiseer om te studeer, oorweeg "ontwerpe" vir hoe data ingesamel moet word, en versamel die rekenaarbronne om hul planne uit te voer. Onderweg sal hulle worstel met vrae wat verband hou met die aard van data (sy voorstelling, formate en protokolle om te deel) en algoritmes (reëls vir data-insameling, strategieë vir analise). Studente sal leer oor klassieke temas in Rekenaarwetenskap, van databasisse tot netwerk, asook lesse in Statistiek, van visualisering tot basiese inferensie.
Deur IDS UCLA gebruik studente selfone en webdienste om inligting oor sake wat vir hulle en hul gemeenskappe belangrik is, sistematies te versamel en te interpreteer. Die doel van IDS UCLA is om STEM-instruksies regdeur ons opvoedkundige stelsel te versterk en innoverende metodes te ontwikkel om studente in rekenkundige denke en data-ontleding te leer en betrokke te raak.
Die kernlesse in die IDS-UCLA-eenhede sal rondom die beginsels van Computational Thinking opgestel word. Spesifiek, deur Deelnemende Sensing-veldtogte, sal studente verskynsels identifiseer om te studeer, oorweeg "ontwerpe" vir hoe data ingesamel moet word, en versamel die rekenaarbronne om hul planne uit te voer. Onderweg sal hulle worstel met vrae wat verband hou met die aard van data (sy voorstelling, formate en protokolle om te deel) en algoritmes (reëls vir data-insameling, strategieë vir analise). Studente sal leer oor klassieke temas in Rekenaarwetenskap, van databasisse tot netwerk, asook lesse in Statistiek, van visualisering tot basiese inferensie.
Opgedateer op
Dataveiligheid
Ontwikkelaars kan hier inligting wys oor hoe hul program jou data insamel en gebruik. Kom meer te wete oor dataveiligheid
Geen inligting beskikbaar nie
Graderings en resensies
3,2
12 resensies
Wat's nuut
Compatibility updates.
