eurbs
2007/2008 EDITION
ENG ita dan spa ger bel ned pol fra Greek | Help | Search | Credits | Webmail
Home page > Warunki pracy

E-Urbs
Strona g?體na
Wiadomo?ci

Program
Cele
Struktura
Opis zaj??

Kadra naukowa i Instytucje
Profesorowie
Opiekunowie naukowi
Pracownicy
Sie? Instytut體

Warunki przyj?cia na studia
Wymagania
Formularz podania oraz procedura
Op?aty i stypendia

Informacje dodatkowe
Warunki pracy
Formalno?ci, jakich trzeba dope?ni?
Jak dojecha? do Urbino
Cz?sto zadawane pytania
Foto galeria
Kontakt

Land of Learning

Warunki pracy

Program Kraina nauki (Land of learning)

Europejskie Studia w zakresie Miejskich Bada艅 Por贸wnawczych wykorzystuj膮 oprogramowanie Kraina nauki (Land of learning) do cel贸w nauczania przez po艂膮czenie on-line (oprogramowanie to b臋dziemy okre艣la膰 w skr贸cie LOL). Ten program stanowi platform臋 u偶ywan膮 do dostarczania i korzystania z us艂ug kszta艂cenia internetowego dost臋pnych w sieci internetowej.
Jego wyr贸偶niaj膮c膮 cech膮 jest wprowadzenie innowacyjnej koncepcji INTERAKTYWNEGO CZATU (okre艣lanego jako

SALA LEKCYJNA (CLASSROOM).
Rzeczywi艣cie, dzi臋ki nowym metodom zaj臋cia rozwijaj膮 si臋 w aktywny proces uczenia, kt贸ry tylko cz臋艣ciowo jest odzwierciedlany w przypadku bezpo艣redniego uczestnictwa w tradycyjnych zaj臋ciach na uniwersytecie.
W wirtualnej SALI WYK艁ADOWEJ (CLASSROOM) jest mo偶liwe zadawanie pyta艅 wyk艂adowcy, komentowanie wyk艂adu czy te偶 wyja艣nianie w膮tpliwo艣ci.
Pod koniec zaj臋膰 mo偶na natychmiast 艣ci膮gn膮膰 plik w formacie RTF z transkrypcj膮 ca艂ego wyk艂adu. W ten spos贸b u偶ytkownicy oprogramowania maj膮 dost臋p do wyk艂adu, w kt贸rym nie mogli uczestniczy膰.
Inna szczeg贸lna w艂a艣ciwo艣膰 SALI WYK艁ADOWEJ (CLASSROOM), kt贸ra jest mo偶liwa dzi臋ki oprogramowaniu LOL, to obecno艣膰 TABLICY W REALNYM CZASIE (REALTIME BLACKBOARD) albo inaczej TABLICY (BLACKBOARD), na kt贸rej u偶ytkownicy mog膮 odr臋cznie rysowa膰 wszelkiego rodzaju przedmioty (mo偶e to by膰 rysunek b膮d藕 tekst). Pozostali uczestnicy zaj臋膰 na bie偶膮co obserwuj膮 to, co pojawia si臋 na wirtualnej tablicy. Nauczyciel mo偶e zdecydowa膰 o w艂膮czeniu do transkrypcji z zaj臋膰 r贸wnie偶 tego, co zosta艂o pokazane na tablicy (slajdy, formularze, diagramy, itd.), aby zwi臋kszy膰 efektywno艣膰 dydaktyczn膮.
Aby uzyska膰 wi臋cej informacji na ten temat, mo偶na uda膰 si臋 na stron臋 http://www.landoflearning.it/en/

Nadz贸r i ocena
Opr贸cz wyk艂adowcy prowadz膮cego normalne zaj臋cia b臋dzie te偶 dzia艂a艂a grupa zajmuj膮ca si臋 monitorowaniem i ocen膮 nauki z wykorzystaniem Internetu. Grupa ta b臋dzie mia艂a dwa g艂贸wne cele: z jednej strony b臋dzie rozwija膰 nowoczesn膮 metodologi臋 kszta艂cenia za pomoc膮 po艂膮czenia on-line (uczenie si臋 z przyjemno艣ci膮 poprzez wykorzystanie wizualnej wyszukiwarki), a z drugiej strony b臋dzie nadzorowa膰 komunikacj臋 mi臋dzy uczestnikami kszta艂cenia dzi臋ki po艂膮czeniu on-line, a tak偶e ocenia膰 jego efektywno艣膰. Grupa b臋dzie r贸wnie偶 obserwowa膰 wp艂yw nowoczesnych technik metodologicznych wdra偶anych w trakcie zaj臋膰 z wykorzystaniem Internetu.
Dzia艂aj膮ca grupa wspomagaj膮ca zajmowa膰 si臋 b臋dzie czterema odr臋bnymi dzia艂ami:

PORTFOLIO i projekt E-Urbs
Portfolio (i jej bardziej znana wersja cyfrowa e-Portfolio) to metodologia kszta艂cenia praktykowana na wielu znacz膮cych uniwersytetach Europy P贸艂nocnej i Stan贸w Zjednoczonych. Program ten zosta艂 stworzony, by sprosta膰 rosn膮cym wymaganiom dotycz膮cym wi臋kszej personalizacji program贸w nauczania, kt贸re k艂ad膮 nacisk na uczenie przez rozwijanie umiej臋tno艣ci i podkre艣laj膮 wa偶no艣膰 edukacji zorientowanej na osi膮gni臋cie stawianego celu. Z tych powod贸w program Portfolio jest wykorzystywany na zaawansowanych kursach, a zw艂aszcza studiach magisterskich. Przy wykorzystaniu Portfolio studenci mog膮 z wi臋kszym namys艂em zdecydowa膰 o celach, ucz臋szczaj膮c na poszczeg贸lne zaj臋cia magisterskie, i na podstawie tego stworzy膰 w艂asne archiwum z najbardziej istotnymi materia艂ami, z kt贸rymi si臋 zetkn臋li w trakcie studi贸w. Podsumowuj膮c, Portfolio jest przydatnym narz臋dziem, gdy偶 umo偶liwia studentom zastanowienie si臋 i d艂ugofalowe planowanie strategiczne, aby w pe艂ni wykorzysta膰 potencja艂 programu zar贸wno dla rozwoju osobistego, jak i zawodowego.
Wzi膮wszy pod uwag臋 charakter metodologii, wydaje si臋, 偶e optymalne rezultaty osi膮ga si臋 na kursach opieraj膮cych si臋 na osi膮ganiu wytyczonych cel贸w. Dlatego w projekcie E-Urbs b臋dzie wykorzystany program Portfolio. Oto s膮 najwa偶niejsze powody, aby skorzysta膰 z tej metodologii kszta艂cenia:
Portfolio, kt贸re jest do艣wiadczeniem zorientowanym na osi膮ganie celu, zwi臋ksza zar贸wno postrzegan膮, jak i rzeczywist膮 warto艣膰 realizowanego programu.
Portfolio k艂adzie wi臋kszy nacisk na rozwijanie umiej臋tno艣ci, przez co staje si臋 lepszym narz臋dziem dla student贸w pragn膮cych kszta艂towa膰 umiej臋tno艣ci zawodowe.
Dzi臋ki analizie dokument贸w znajduj膮cych si臋 w Portfolio wyk艂adowcy maj膮 bie偶膮c膮 wiedz臋 dotycz膮c膮 potrzeb student贸w.
Portfolio pomaga studentom w uzyskaniu przydatnej wiedzy, gdy偶 sk艂ania ich do zbierania dokument贸w zgodnie z celami, kt贸re sobie wyznaczyli.
Program Portfolio sprawi, 偶e studenci uczestnicz膮cy w studiach E-Urbs stan膮 si臋 bardziej konkurencyjni na rynku pracy, dzi臋ki wi臋kszej 艣wiadomo艣ci swej osobistej zawodowej to偶samo艣ci, a tak偶e dzi臋ki usilnemu i racjonalnemu zdobywaniu wiedzy i umiej臋tno艣ci.
Studenci uczestnicz膮cy w projekcie E-Urbs b臋d膮 dysponowali cyfrow膮 sk艂adnic膮 i b臋d膮 otoczeni w艂a艣ciw膮 opiek膮 przez nauczycieli, aby mogli stworzy膰 swe w艂asne e-Portfolio na platformie informatycznej, kt贸ra ju偶 si臋 sprawdzi艂a w internetowym kszta艂ceniu na odleg艂o艣膰 (program Land of learning). Opieraj膮c si臋 na metodologii kszta艂cenia e-Portfolio w艂膮czonej do struktury zaj臋膰 na studiach E-Urbs, studenci mog膮 podejmowa膰 strategiczne decyzje, 偶eby osi膮gn膮膰 swe cele, okre艣li膰 umiej臋tno艣ci, na rozwijaniu kt贸rych powinni si臋 skupi膰, otrzyma膰 informacj臋 zwrotn膮 od r贸wie艣nik贸w i opiekun贸w grupy, jak rozwija膰 te umiej臋tno艣ci w praktyce. Uniwersytety wsp贸艂uczestnicz膮ce w programie, dzi臋ki dobranej kadrze nauczycielskiej i nowoczesnemu oprogramowaniu (zob. cz臋艣膰 鈥濽czenie z przyjemno艣ci膮鈥), b臋d膮 wspomaga膰 student贸w w ich osi膮gni臋ciach nie tylko w czasie trwania zaj臋膰, ale r贸wnie偶 w trakcie ostatniego etapu szkolenia, oferuj膮c mo偶liwo艣膰 pracy z publicznymi i prywatnymi instytucjami.

UCZENIE SI臉 Z PRZYJEMNO艢CI膭
Spontaniczna grupa ucz膮ca si臋 i rozwi膮zuj膮ca problemy w wirtualnym 艣rodowisku przy wykorzystaniu gier opartych na modelach.
G艂贸wnym celem tego badania jest zrozumienie autonomicznych mechanizm贸w rz膮dz膮cych spontanicznymi grupami, a tak偶e odkrycie relacji pomi臋dzy spo艂eczn膮 skuteczno艣ci膮 stworzonych relacji i mo偶liwo艣ciami zbudowania kultury uczenia. Interesuj膮ce b臋dzie r贸wnie偶 zbadanie powi膮za艅 i zale偶no艣ci, kt贸re istniej膮 pomi臋dzy utworzonymi relacjami a technicznymi i spo艂ecznymi zasadami le偶膮cymi u podstaw samego spo艂ecze艅stwa.
G艂贸wnymi elementami analizy b臋d膮 modele relacyjne i wzorowe, opisuj膮ce interakcje zachodz膮ce podczas tworzenia i zarz膮dzania ucz膮c膮 si臋 spo艂eczno艣ci膮.
Wykorzystuj膮c dane zgromadzone przez system, b臋dziemy w stanie:
- bada膰 jako艣ciowe jak i ilo艣ciowe warunki spo艂ecznych interakcji, co umo偶liwi trwa艂e stworzenie spo艂eczno艣ci ucz膮cych si臋,
- potwierdzi膰, 偶e zasady zwyczajowo stosowane w spo艂eczno艣ciach wirtualnych, maj膮 r贸wnie偶 swe zastosowanie do grup ucz膮cych si臋 (cz艂onkostwo, to偶samo艣膰, rytua艂y, wsp贸lna wiedza i do艣wiadczenie, podobne do艣wiadczenie sukcesu i pora偶ki),
- opisa膰 i przeanalizowa膰 narzucaj膮ce si臋 mechanizmy uczenia si臋 i nauczania i jaki na to maj膮 wp艂yw 艣rodki dydaktyczne stosowane przez nauczycieli i wyk艂adowc贸w,
- zbada膰, w jakim stopniu poznanie nowego cz艂onka grupy jest spowodowane przez samo uczenie si臋, w jakim stopniu przez pro艣b臋 o pomoc, a jakim stopniu przez milcz膮c膮 obserwacj臋 interakcji pomi臋dzy bardziej do艣wiadczonymi graczami,
- zmierzy膰 poziom zdobytej wiedzy przez cz艂onk贸w grupy przy u偶yciu wsp贸艂czynnik贸w i skali.

Wizualna wyszukiwarka
Wizualna wyszukiwarka b臋dzie dost臋pna na platformie kszta艂cenia przez Internet, aby wspomaga膰 indeksowanie oparte na zawarto艣ci i odzyskiwanie wielkich zbior贸w obraz贸w cyfrowych. Wizualna wyszukiwarka b臋dzie pod艂膮czona do Wizualnego laboratorium, aby wykorzysta膰 mo偶liwo艣ci wyszukiwania na podstawie podanego przyk艂adu: Kryteria wyszukiwania mog膮 opiera膰 si臋 bezpo艣rednio na zawarto艣ci plik贸w obrazkowych, a nie na ich opisie klasyfikacyjnym i tekstowym. Wizualne pytanie sk艂ada si臋 z obrazu (traktowanego jako przyk艂ad) i podobie艅stwa metrycznego. Rezultaty wizualnego wyszukiwania sk艂adaj膮 si臋 z uporz膮dkowanego zestawu obraz贸w posortowanych w odwrotnej kolejno艣ci do ich podobie艅stwa z wyszukiwanym obrazem. Pierwszy rezultat wyszukiwania to najbardziej zbli偶ony obraz zawarty w bazie danych zgodnie z podanym podobie艅stwem metrycznym. Obraz pytania mo偶e by膰 za艂adowany przez u偶ytkownika albo pobrany bezpo艣rednio z bazy. Mo偶na r贸wnie偶 zadawa膰 pytania heterogeniczne, kt贸re 艂膮cz膮 obrazy z tekstowymi i klasyfikacyjnymi kryteriami wyszukiwania.
Mo偶na r贸wnie偶 wykorzysta膰 podobie艅stwa metryczne, aby wywo艂a膰 automatyczn膮 klasyfikacj臋 zbioru obraz贸w, albo uzyska膰 wyr贸偶niaj膮ce cechy podzbioru obraz贸w.
Wszystkie podobie艅stwa metryczne b臋d膮 udost臋pnione u偶ytkownikom. Efektywno艣膰 wyszukiwania wed艂ug przyk艂adu mo偶e by膰 przystosowana do potrzeb u偶ytkownika, tak aby wybra艂 najlepsz膮 kombinacj臋 podobie艅stw metrycznych, kt贸re s膮 wykorzystywane jako kryterium wyszukiwania.
Ponadto b臋d膮 stosowane techniki sztucznej inteligencji, 偶eby da膰 systemowi mo偶liwo艣膰 automatycznego uczenia si臋 poprzez zestaw szkoleniowy (tj. przez zbi贸r obraz贸w odr臋cznie poklasyfikowanych przez u偶ytkownika) najlepszych ustawie艅 kryterium wyszukiwania/klasyfikacji.

Ankiety on-line
Ankiety on-line b臋d膮 u偶ywane w trakcie projektu, aby nadzorowa膰 i ocenia膰 proces uczenia, a tak偶e dla satysfakcji uczestnik贸w. Do tego celu b臋dzie wykorzystywany Dodatek do programu Land of Learning zwany Narz臋dziem zarz膮dzaj膮cym ankietami (Questionnaire Management Tool, or QMT).
Narz臋dzie QMT b臋dzie u偶ywane w szczeg贸lno艣ci do przygotowywania i dostarczania ankiet takich jak:
Ankieta krzywej uczenia - to kwestionariusz obejmuj膮cy wszystkie tematy magisterskie, przygotowywany przy udziale wszystkich wyk艂adowc贸w. Ka偶dy wyk艂adowca b臋dzie poproszony o przygotowanie tematycznego zestawu pyta艅 z dziedziny, w kt贸rej jest specjalist膮. Ankiety krzywej uczenia b臋d膮 automatycznie generowane, wybieraj膮c losowo pytania z ka偶dego zestawu.
Testy samooceniaj膮ce: tematyczne testy samooceniaj膮ce przygotowane przez prowadz膮cych zaj臋cia i wyk艂adowc贸w zostan膮 udost臋pnione studentom na platformie kszta艂cenia internetowego.
Testy oceniaj膮ce: kwestionariusze, kt贸re mog膮 by膰 wykorzystywane przez prowadz膮cych zaj臋cia i wyk艂adowc贸w do oceniania przygotowania student贸w na zako艅czenie okre艣lonych zaj臋膰 akademickich.
Ankiety satysfakcji klienta: kwestionariusze stosowane do monitorowania postrzeganego przez uczestnik贸w poczucia wsp贸lnoty, satysfakcji odpowiednio艣ci proponowanej metodologii.
Klasyfikacja sposobu uczenia si臋: kwestionariusz u偶ywany, by pozna膰 spos贸b uczenia si臋 ka偶dego studenta.
W trakcie bezpo艣rednich zaj臋膰 zostanie zorganizowany intensywny kurs informatyczny dotycz膮cy zarz膮dzania kwestionariuszami. Raporty z rezultat贸w wszystkich ankiet b臋d膮 przygotowane i udost臋pnione grupie odpowiedzialnej za monitorowanie i ocen臋.

 

E-learning
lol

 

News

16/05/2007 - New application form for 2007/08 available online. - view

eu

 


 

 

Valid XHTML 1.0 Transitional Valid CSS!

2007 © www.e-urbs.net - All rights reserved