Hệ Thống E Learning Là Gì ?

--- Bài mới hơn ---

  • Gia Tốc Là Gì? Công Thức Tính & Phân Loại Các Loại Gia Tốc
  • Định Nghĩa Cơ Bản Về Giới Tính, Giới, Và Bản Dạng Giới.
  • Bài 1 : Khái Niệm Hàm Số
  • Khái Niệm Jailbreak, Activation,unlocking, Baseband, Bootloader Và Firmware
  • Vai Trò Và Công Dụng Của Gia Công Chế Tạo Jig Đồ Gá
  • E Learning là gì?

    Ưu điểm của E Learning

    Nhược điểm của E Learning

    Bên cạnh những ưu điểm nổi trội, hệ thống E Learning cũng cho thấy một số những yếu điểm khiến doanh nghiệp cần cân nhắc kĩ lưỡng trước khi lựa chọn hình thức đào tạo này. Do dựa trên nền tảng là Internet, khả năng tương tác khi thực hiện phương pháp học tập này sẽ bị giảm đi ít nhiều so với phương pháp đào tạo truyền thống. Thay vì có thể đặt câu hỏi trực tiếp và được giảng viên giải đáp ngay lập tức như các học thông thường, lúc này học viên sẽ cần thực hiện các thao tác bên lề như gửi mail, gọi điện thoại,… để được giảng viên hướng dẫn. Điều này có thể khiến người học ngại hỏi, ngại thắc mắc và không hoàn toàn hiểu được hết những gì bài học truyền tải. Ngoài ra, phương pháp đào tạo này cũng bộc lộ sự hạn chế về tính bảo mật khi nhiều người có thể đăng nhập vào hệ thống cùng một lúc dẫn đến nguy cơ bị đánh cắp tài liệu đào tạo nội bộ.

    Để có thể phát huy những tính năng ưu việt của hệ thống E Learning cũng như giảm thiểu tối đa những yếu điểm của phương pháp này, các doanh nghiệp, tổ chức cần có sự tìm hiểu kĩ càng về các nhà cung cấp dịch vụ đào tạo trực tuyến. Những công ty lớn, chuyên thực hiện, phát triển các mô hình E Learning có thể kể đến như OES – một trong số những công ty hàng đầu về E Learning đã từng triển khai cho cách doanh nghiệp lớn như VPBank, Mobifone,…

    --- Bài cũ hơn ---

  • Về Khái Niệm “Đạo Đức Cách Mạng” Và Việc Nghiên Cứu, Học Tập Đạo Đức Trong Đảng Hiện Nay
  • Bài 2: Khái Niệm Bit Và Byte – Baolan2005
  • Áp Suất Là Gì? Đơn Vị, Công Thức Tính Áp Suất Khí Như Thế Nào?
  • Những Nội Dung Cơ Bản Của Luật An Ninh Mạng .công An Tra Vinh
  • 6 Chiếc Mũ Tư Duy Là Gì?
  • Cách Làm Bài Giảng E Learning Bằng Các Công Cụ Hỗ Trợ

    --- Bài mới hơn ---

  • Khái Niệm Cơ Bản Về Thị Trường Forex Cho Người Mới
  • Thị Trường Ngoại Hối Là Gì? Khái Niệm Về Forex
  • Một Số Khái Niệm Cần Biết Về Forex
  • Forex Là Gì? Forex Trading Và Các Khái Niệm Thị Trường Forex
  • Bài 1: Forex Là Gì? Những Khái Niệm Cơ Bản Về Thị Trường Forex
  • Việc làm Giáo dục – Đào tạo

    1. Công tác chuẩn bị xây dựng bài giảng e learning

    Để thiết kế bài giảng theo phương pháp giáo dục này thì giáo viên cần thực hiện công tác chuẩn bị đầy đủ các phương pháp sau đây

    Thứ nhất chúng ta cần phải chuẩn bị công cụ thiết yếu để thiết kế bài giảng. Chúng bao gồm:

    – Máy tính bàn hoặc laptop được trang bị webcam và micro.

    – Trong máy đã được cài đặt sẵn sàng phần mềm Microsoft Powerpoint để có thể thực hiện soạn bài theo dạng trình chiếu.

    – Phần mềm hỗ trợ thiết kế Adobe Presenter sẽ được tích hợp sử dụng với Microsoft Powerpoint.

    – Hình ảnh của người giáo viên giảng dạy.

    – Các hình ảnh, video, các bài thí nghiệm có giá trị phục vụ việc thiết kế e learing.

    + Bước 1: Chọn nút lệnh Next.

    + Bước 3: Tiếp tục chọn Next.

    + Bước 4: Chọn next lần thứ hai liên tiếp.

    + Bước 5: Chọn lệnh Cài đặt Install.

    + Bước 6: Chọn vào ô Finish, quá trình cài đặt sẽ được hoàn tất.

    Thứ ba, lên cấu trúc cho bài giảng. Yếu tố quan trọng tạo nên giá trị cho Phương pháp dạy học E – learning nằm ở chỗ người thực hiện có thể xây dựng được một hệ thống logic cho nội dung. Sự logic này được tạo nên từ hệ thống cấu trúc rõ ràng, có sự kết nối hiệu quả giữa các phần với nhau. Vậy một bài giảng e – learning có cấu trúc cơ bản mà giáo viên nào cũng cần nắm bắt được như sau:

    – Nội dung trang đầu tiên của bài giảng e – learning: Gồm có tên bài giảng, tên giáo viên thực hiện, có thể đưa ra lời thông báo nếu bài giảng có yếu tố bản quyền.

    – Trang Mục tiêu bài giảng.

    – Nội dung chính của bài giảng E – learning: giáo viên sẽ xây dựng hệ thống các câu hỏi tương tác, các nội dung giảng dạy sẽ được truyền tải một cách đa dạng, không chỉ thông qua chữ viết mà còn bằng âm thanh, hình ảnh, các yếu tố như bài tập về nhà,…

    Như vậy, để làm nên một bài giảng e – learing hoàn chỉnh thì người giảng dạy cần phải chuẩn bị được đầy đủ các công cụ cần thiết và cài đặt đủ những phần mềm hỗ trợ, đồng thời nắm bắt thấu đáo cấu trúc tổng thể của bài giảng đó.

    2. Khai báo bài giảng, xây dựng những thiết lập đầu tiên

    – Thiết lập các thông tin của người giảng dạy. Bạn hãy nhấn chọn các mục sau theo trình tự sau:

    – Sau khi đã thiết lập xong phần thông tin của người thực hiện thì đến bước kế tiếp, bạn sẽ phải thiết lập cho phần nội dung trình chiếu theo đúng trình tự cấu trúc chúng ta đã nêu ra ở trên.

    Đầu tiên bạn cần đặt tên cho bài giảng của mình, kèm theo đó là lựa chọn luôn giao diện phù hợp với bài giảng đó. Để làm điều này, hãy nhấn chọn vào các lệnh theo trình tự sau đây:

    Sau đó sẽ tiến hành thiết lập các chế độ trình chiếu bằng cách nhấn trình tự lệnh:

    Tuyển giáo viên online

    3. Biên tập Nội dung Audio

    Phần này có nghĩa là bạn thực hiện xây dựng nội dung bài giảng thông qua âm thanh. Một trong những yêu cầu nên thực hiện khi người giáo viên thực hiện bài giảng bằng e learning đó chính là viết ra giấy những lời giảng đạt chuẩn các yêu cầu như chuẩn về ngôn ngữ, chuẩn kiến thức và ngắn gọn. Nội dung có thể ghi dựa trên hình thức slide 1, slide 2,… tùy vào khối lượng nội dung truyền tải bao nhiêu thì sẽ có số lượng slide trình chiếu tương ứng. Nhờ đó, nếu như bạn nhờ một người khác ghi âm hộ mình để tận dụng lợi thế về giọng nói của họ thì bạn vẫn có thể đọc được một cách chính xác nội dung mà bản thân mong muốn có thể truyền tải vào trong bài giảng của mình.

    Hoạt động biên tập âm thanh (Audio) sẽ gồm có các lưu ý sau đây:

    4. Biên tập clip xuất hiện trong bài giảng E-learning

    Các thao tác có thể tiến hành để biên tập clip đưa vào trong bài giảng bao gồm:

    Việc làm Giáo dục – Đào tạo tại Hồ Chí Minh

    5. Chèn vào bài giảng các câu hỏi tương tác

    Bởi vì phương pháp thiết kế bài giảng bằng e learning có thế mạnh về tính tương tác cao dựa vào sức mạnh kết nối của multimedia cho nên việc chèn vào bài giảng các câu hỏi tương tác là điều cần thiết và phù hợp với hình thức giảng dạy này. Các câu hỏi tương tác sẽ giúp giáo viên và học sinh có thể tăng khả năng tương tác, kết nối với nhau nhiều hơn.

    Nói về câu hỏi tương tác, có rất nhiều dạng mà bạn cần tìm hiểu để đưa vào bài giảng sao cho phù hợp và giúp bạn đạt được mục đích của mình. Đó có thể là câu hỏi ghép đôi, câu hỏi chọn lựa, câu hỏi điều tra, câu hỏi điền vào chỗ trống/ chấm, câu hỏi đúng hoặc sai, câu hỏi thăm dò, câu hỏi phát biểu ý kiến.

    Để thực hiện việc chèn các câu hỏi vào một cách thuận lợi, nhanh chóng, không làm mất nhiều thời gian của bạn thì tiến hành theo các lệnh sau:

    Thao tác này sẽ làm xuất hiện một hộp thoại cần việt hóa. Các nhiệm vụ tiếp sau đó bạn cần làm là:

    Việc đưa thêm các câu hỏi tương tác vào trong bài giảng có tác động hiệu quả vô cùng lớn trong việc kết nối được giáo viên với các học sinh của mình, từ đó làm tăng lên hiệu quả học tập và giảng dạy.

    6. “Đóng gói” bài giảng e – learning

    Đóng gói hay kết thúc bài giảng là phần cuối cùng của nhiệm vụ thiết kế bài giảng. Bạn sẽ đóng gói lại mọi thứ để chuẩn bị cho một cuộc giảng dạy đầy hiệu quả bằng các bước:

    --- Bài cũ hơn ---

  • Khái Niệm Về Bài Giảng Và Giáo Án Điện Tử Khai Niem Giao An Dien Tu Ppt
  • Phân Biệt Giữa Bài Giảng Trực Tuyến M
  • Các Từ Loại Chủ Yếu
  • Tuần 11. Đại Từ Xưng Hô
  • Từ Xưng Hô Thuộc Hệ Thống Nào?
  • Machine Learning: Một Vài Khái Niệm Cơ Bản Trong Thống Kê (Statistic)

    --- Bài mới hơn ---

  • Quy Tắc Tìm Giá Trị Lớn Nhất, Giá Trị Nhỏ Nhất Của Hàm Số
  • Chuyên Đề Toán Lớp 12: Hướng Dẫn Giải Bài Tập Tìm Max
  • Tóm Tắt Một Số Kiến Thức Về Giải Tích Vector (P3)
  • Bài 2 : Hoán Vị – Chỉnh Hợp – Tồ Hợp
  • Phân Biệt & Cách Sử Dụng Tổ Hợp, Chỉnh Hợp Trong Toán Lớp 11
  • Thống kê là một phần rất quan trọng trong Machine Learning. Trong bài viết này sẽ đề cập đến các khái niệm cơ bản nhất trong thống kê thông qua các công thức toán học và lập trình dùng Python.

    Mô tả một tập dữ liệu

    Giả sử rằng bạn chạy 100 m trong sáu lần, mỗi lần chạy bạn dùng đồng hồ đo lại thời gian chạy (tính bằng giây) và kết quả 6 lần chạy của bạn gồm sáu giá trị (còn gọi là quan sát). Một phương pháp được dùng trong thống kê là sử dụng bảng thu thập dữ liệu như sau:

    Để thấy được mối quan hệ giữa các dữ liệu một cách trực quan, chúng ta có thể dùng biểu đồ cột như sau:

    Biểu đồ trên có thể được tạo bằng cách dùng thư viện matplotlib:

    from matplotlib import pyplot as plt Lan_chay = xs = , Lan_chay) plt.show()

    Từ bảng dữ liệu hay biểu đồ, chúng ta có thể suy ra một số thông tin đơn giản như lần chạy nào có số giây lớn nhất hay nhỏ nhất nhưng chúng ta vẫn cần biết nhiều hơn.

    Xu hướng tập trung (Central Tendencies)

    Một trong những phương pháp đo lường phổ biến dùng trong thống kê là đo lường theo xu hướng tập trung dựa trên 3 tham số  là số trung bình (mean hay average), số trung vị (media) và số mode –  là số có tần suất xuất hiện nhiều nhất trong mẫu.

    Mean

    Mean có thể được tính một cách đơn giản bằng tổng của tất cả các giá trị của dữ liệu trong mẫu chia cho kích thước mẫu. Ví dụ tính số giây trung bình của 6 lần chạy như sau:

    Với si là số giây của lần chạy thứ i. Hàm tính Mean của một mẫu có thể được định nghĩa đơn giản bằng Python như sau:

    Lan_chay = # Định nghĩa hàm tính mean def mean(mau): return sum(mau)/len(mau) print(mean(So_giay))

    Median

    Trong lý thuyết xác suất và thống kê, nếu m là số trung vị (Median) của một tập mẫu nào đó thì 1/2 số phần tử trong tập mẫu đó có giá trị nhỏ hơn hay bằng m và một nửa còn lại có giá trị bằng hoặc lớn hơn m.

    Median được tính như sau: Sắp xếp dữ liệu và lấy giá trị ở giữa. Nếu số giá trị là một số chẳn thì median là trung bình của 2 giá trị ở giữa. Để hiểu hơn về trung vị chúng ta có thể xem xét hai tập mẫu sau:

    S1 = {7, 3, 2, 4, 3}

    S2 = {8, 7, 5, 6, 4,3}

    Trước khi tính trung vị, chúng ta cần sắp xếp dữ liệu theo thứ tự tăng (hay giảm) dần. Tập S1 có thể được viết lại

    S1 = {2,3,3,4,7}

    Và S2 có thể được viết lại:

    S2 = {3,4,5,6,7,8}

    Như vậy Median(S1) = 3 và Median(S2) = (5+6)/2 = 5.5. Đoạn mã sau minh họa hàm tính Median:

    # Hàm tính Median của một tập mẫu def median(v): n = len(v) # sắp xếp tập mẫu sorted_v = sorted(v) midpoint = n // 2 if n % 2 == 1: # nếu số phần tử của tập mẫu là lẻ thì Median là phần tử ở giữa sau khi # tập mẫu được sắp xếp return sorted_v + sorted_v

    Mode

    Mode là số có tần suất xuất hiện nhiều nhất trong tập mẫu. Xem xét các tập mẫu và Mode của chúng:

    Đoạn mã Python sau định nghĩa hàm mode trả về các phần tử Mode:

    from collections import Counter S1 = S3 = print(mode(S1)) # print(mode(S3))# # tính phương sai def variance(s): n = len(s) d = deviation(s) return sum_of_squares(d) / (n - 1) # tính độ lệch chuẩn def standard_deviation(s): return math.sqrt(variance(s))

    Tính tương quan (Correlation)

    Trong lý thuyết xác suất và thống kê, hệ số tương quan (Coefficient Correlation) cho biết độ mạnh của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến số ngẫu nhiên. Từ tương quan (Correlation) được thành lập từ Co- (có nghĩa “together”) và Relation (quan hệ).

    Hệ số tương quan giữa 2 biến có thể dương (positive) hoặc âm (negative). Hệ số tương quan dương cho biết rằng giá trị 2 biến tăng cùng nhau còn hệ số tương quan âm thì nếu một biến tăng thì biến kia giảm.

    Công thức tính hệ số tương quan dựa trên hiệp phương sai như sau:

    Với sdx và sdy tương ứng là độ lệch chuẩn của x và y.

    Đoạn mã Python dùng để tính hệ số tương quan r như sau:

    def dot(x,y): return sum(x_i * y_i for x_i, y_i in zip(x, y)) # hiệp phương sai def covariance(x, y): n = len(x) return dot(deviation(x), deviation(y)) / (n - 1) # tính hệ số tương quan def correlation(x, y): stdev_x = standard_deviation(x) stdev_y = standard_deviation(y) return covariance(x, y) / (stdev_x * stdev_y) else: return 0

    Xét một ví dụ về mối tương quan giữa nhiệt độ (Temprature) và doanh số bán kem (Ice Cream Sales) như sau:

    Chúng ta có thể thấy rõ hơn mối tương quan giữa hai biến này thông qua đồ thị sau:

    Qua đồ thị chúng ta thấy rằng, nhiệt độ càng cao thì doanh số bán kem càng tăng. Hệ số tương quan và đồ thị của hai biến nhiệt độ và doanh số bán kem có thể được mô tả qua các dòng mã Python:

    Temperature = plt.scatter(Temperature,Ice_Cream_Sales) plt.show() print(correlation(Temperature, Ice_Cream_Sales)) # 0.9575

    Hệ số tương quan sẽ xấp xỉ 0.9575.

    Tương quan không có tính nhân quả (Causation).

    Kết luận

    Qua bài viết này chúng ta đã tìm hiểu các khái niệm cơ bản nhất trong thống kê – một lĩnh vực có vai trò quan trọng trong Machine Learning. Bài tiếp theo chúng ta sẽ tìm hiểu các khái niệm trong một lĩnh vực có quan hệ vô cùng mật thiết với thống kê là xác suất và cũng có vai trò cực kỳ quan trọng trong Machine Learning.

    Có thể xem bài viết này với Jupiter NoteBook.

    Tham khảo

    --- Bài cũ hơn ---

  • Số Trung Bình Là Gì? Median Và Mode Là Gì?
  • Bài 3 – 4 : Biểu Đồ – Số Trung Bình Cộng – Mốt Của Dấu Hiệu
  • Mod Là Gì Trong Toán Học
  • Hiểu Ý Tưởng Giới Hạn Trong Toán Học (Phần 2)
  • Logarit Là Gì? Tổng Hợp Các Công Thức Logarit Đẩy Đủ Nhất
  • Khái Niệm E Marketing Theo Philip Kotler

    --- Bài mới hơn ---

  • Marketing Là Gì? Khái Niệm
  • Chuong 7 Chính Sách Phân Phối. Marketing Căn Bản
  • Môi Trường Marketing Vi Mô
  • Các Loại Hình Kênh Phân Phối Trong Marketing
  • Chuong 2 Môi Trường Marketing. Marketing Căn Bản
  • Khái Niệm E Marketing Theo Philip Kotler, Định Nghĩa Marketing Của Philip Kotler, Philip Kotler, 3 Khái Niệm Marketing, Khái Niệm Marketing, Khái Niệm E Marketing, Khái Niệm Marketing Mix, 5 Khái Niệm Về Marketing, Khái Niệm Email Marketing, Khái Niệm 7p Trong Marketing Mix, Khái Niệm Nào Sau Đây Chỉ Cái Được Công Nhận Là Đúng Theo Quy Định Hoặc Theo, Khái Niệm Các Khoản Trích Theo Lương, Theo Thuyết E Khái Niệm Vật Nhiễm Điện, Hãy Phân Tích ưu Nhược Điểm Của Khái Niệm Kttt Theo Quan Điểm Đo Lường Trí Tu, Quan Niệm Marketing, Số 7 Theo Quan Niệm Phương Tây, Theo Em Quan Niệm Nào Sau Đây Là Đúng, 8 Nỗi Khổ Theo Quan Niệm Của Phật Giáo, Quan Niệm Biến Dị Cá Thể Theo Đacuyn, Số 4 Theo Quan Niệm Phương Đông, Khái Niệm Xã Hội, Khái Niệm Yếu Tố Thần Kì, Khái Niệm ê Tô, Khái Niệm Xã Hội Học, Khái Niệm êm ái, Khái Niệm Xâu, Khái Niệm Xã Hội Hóa, Khái Niệm Nào Là, Khái Niệm Erp, Khái Niệm Hàm Số Lớp 9, Khái Niệm Văn Hóa, Khái Niệm Giá Trị, Khái Niệm Hàm Số Lớp 7, Khái Niệm Gdp, Khái Niệm Về 5s, Khái Niệm G, Khái Niệm Là Gì Lớp 4, Khái Niệm Là Gì Cho Ví Dụ, Khái Niệm Về Số 0, Khái Niệm Về Tục Ngữ, Khái Niệm Vô ơn, Khái Niệm Hóa Trị Lớp 8, Khái Niệm R&d, Khái Niệm Đào Tạo, Khái Niệm Đạo Đức, Khái Niệm Đại Từ, Khái Niệm Di Sản Văn Hóa, Khái Niệm Dạy Học, Khái Niệm Dân Vận, Khái Niệm Dân Tộc, Khái Niệm Dân Chủ, Khái Niệm Cơ Thể Học, Khái Niệm Chỉ Từ, Khái Niệm Câu Rút Gọn, Khái Niệm Đất, Khái Niệm Đất 5, Khái Niệm Đất Đai, Khái Niệm E Độc Thân, Khái Niệm Y Đức, Khái Niệm Y Tế, Khái Niệm Yêu, Khái Niệm Yêu Cầu, Khái Niệm Đô Thị Hóa, Khái Niệm Đô Thị, Khái Niệm Yếu Tố, Khái Niệm Yếu Tố Kì ảo, Khái Niệm Đầu Tư, Khái Niệm Yêu Xa, Khái Niệm Câu Cảm Thán, Khái Niệm Văn Bản, Khái Niệm ở Rể, Khái Niệm ở Cữ, Khái Niệm Thơ 7 Chữ, Khái Niệm Thơ 8 Chữ, Khái Niệm Thờ ơ, Khái Niệm Nhà Máy, Khái Niệm Tk 632, Khái Niệm, Khái Niệm Ma Túy, Khái Niệm M&e, Khái Niệm M&a, Khái Niệm M Là Gì, Khái Niệm ô Tô, Khái Niệm Sử Thi, Khái Niệm Oan Sai, Khái Niệm Rủi Ro, Khái Niệm Rủi Ro Tỷ Giá, Khái Niệm Phó Từ, Khái Niệm Rút Gọn Câu, Khái Niệm P, Khái Niệm Oxi Hóa, Khái Niệm Oxi, Khái Niệm Oop, Khái Niệm ơn Gọi, Khái Niệm Số 0, Khái Niệm Oda, Khái Niệm Số Từ, Khái Niệm Lực ở Lớp 6, Khái Niệm Lớp 7, Khái Niệm Lời Cảm ơn,

    Khái Niệm E Marketing Theo Philip Kotler, Định Nghĩa Marketing Của Philip Kotler, Philip Kotler, 3 Khái Niệm Marketing, Khái Niệm Marketing, Khái Niệm E Marketing, Khái Niệm Marketing Mix, 5 Khái Niệm Về Marketing, Khái Niệm Email Marketing, Khái Niệm 7p Trong Marketing Mix, Khái Niệm Nào Sau Đây Chỉ Cái Được Công Nhận Là Đúng Theo Quy Định Hoặc Theo, Khái Niệm Các Khoản Trích Theo Lương, Theo Thuyết E Khái Niệm Vật Nhiễm Điện, Hãy Phân Tích ưu Nhược Điểm Của Khái Niệm Kttt Theo Quan Điểm Đo Lường Trí Tu, Quan Niệm Marketing, Số 7 Theo Quan Niệm Phương Tây, Theo Em Quan Niệm Nào Sau Đây Là Đúng, 8 Nỗi Khổ Theo Quan Niệm Của Phật Giáo, Quan Niệm Biến Dị Cá Thể Theo Đacuyn, Số 4 Theo Quan Niệm Phương Đông, Khái Niệm Xã Hội, Khái Niệm Yếu Tố Thần Kì, Khái Niệm ê Tô, Khái Niệm Xã Hội Học, Khái Niệm êm ái, Khái Niệm Xâu, Khái Niệm Xã Hội Hóa, Khái Niệm Nào Là, Khái Niệm Erp, Khái Niệm Hàm Số Lớp 9, Khái Niệm Văn Hóa, Khái Niệm Giá Trị, Khái Niệm Hàm Số Lớp 7, Khái Niệm Gdp, Khái Niệm Về 5s, Khái Niệm G, Khái Niệm Là Gì Lớp 4, Khái Niệm Là Gì Cho Ví Dụ, Khái Niệm Về Số 0, Khái Niệm Về Tục Ngữ, Khái Niệm Vô ơn, Khái Niệm Hóa Trị Lớp 8, Khái Niệm R&d, Khái Niệm Đào Tạo, Khái Niệm Đạo Đức, Khái Niệm Đại Từ, Khái Niệm Di Sản Văn Hóa, Khái Niệm Dạy Học, Khái Niệm Dân Vận, Khái Niệm Dân Tộc,

    --- Bài cũ hơn ---

  • Những Khái Niệm Cốt Lõi Của Marketing (Phần 1)
  • Ii. Khái Niệm Và Phân Loại Marketing
  • Vai Trò Của Marketing Trong Kinh Doanh Của Doanh Nghiệp
  • Digital Marketing Là Gì? Kiến Thức & Định Nghĩa Đúng Về Digital Marketing
  • Cơ Sở Lý Luận Chung Về Chiến Lược Marketing Du Lịch
  • Bài Giảng E Learning Là Gì? Khác Gì Với Bài Giảng M

    --- Bài mới hơn ---

  • Các Khái Niệm Cơ Bản Về Thị Trường Forex
  • Những Khái Niệm Cơ Bản Trong Forex
  • Bảng Chú Giải Thuật Ngữ Forex
  • Tìm Hiểu Khái Niệm: Pip Và Lot Là Gì Trong Forex?
  • Đầu Tư Ngoại Hối Forex
  • 1. Bài giảng e-Learning là gì?

    Thời gian gần đây, tình hình dịch bệnh Covid-19 diễn biến phức tạp khiến nhiều trường học phải đóng cửa và chuyển qua hình thức giảng dạy trực tuyến e-Learning. e-Learning đã xuất hiện cách đây nhiều năm nhưng cho đến nay nó mới thực sự nhận được sự quan tâm đông đảo của xã hội.

    1.1 Định nghĩa bài giảng e-Learning

    e-Learning hay đầy đủ là Electronic-learning là một thuật ngữ mô tả hoạt động học tập, giảng dạy, đào tạo trên nền tảng số qua các thiết bị công nghệ. Tại Việt Nam, nó được hiểu nôm na là học trực tuyến hoặc giáo dục trực tuyến.

    Để sử dụng e-Learning, cần phải có ít nhất một thiết bị công nghệ đã kết nối mạng với một máy chủ đã lưu sẵn nội dung bài học và một số công cụ phần mềm bổ trợ. Giáo viên thông qua máy chủ này truyền tải hình ảnh, tài liệu, âm thanh và tương tác với người học.

    Ở một góc nhìn rộng hơn, e-Learning cũng có thể được hiểu như một hệ sinh thái giáo dục được số hoá hoàn chỉnh qua lưu trữ, mã hoá, truyền tải dữ liệu. Trong môi trường này, người học không những được tương tác với giảng viên, và hệ thống học trực tuyến mà còn tự do lựa chọn phương pháp và công cụ học tập phù hợp.

    1.2 Kinh nghiệm thiết kế bài giảng e-Learning

    Để tạo được một bài giảng e-Learning hiệu quả và chất lượng nhất, người giảng dạy cần hiểu rõ quy trình của phương pháp này. Đồng thời có sự chuẩn bị kỹ lưỡng về kiến thức và phương thức truyền tải bài học.

    Quy trình thiết kế bài giảng như sau:

    • Xác định mục tiêu cho bài học và lên kịch bản giảng dạy.
    • Chuẩn bị các thiết bị webcam, microphone,…; phần mềm Adobe Presenter, Articulate, MS Producer,…; tư liệu giảng dạy như video, tranh ảnh,…
    • Tiến hành thiết kế bài giảng.
    • Kiểm tra, chạy thử và sửa lỗi nếu có, ngoài ra có thể xuất bài giảng đã số hoá dưới nhiều định dạng dữ liệu khác nhau để thuận tiện sử dụng.

    Bạn có thể tham khảo cách thiết kế bài giảng e-Learning trong link video sau đây để hiểu rõ hơn và thực hành theo:

    Lưu ý rằng, bài giảng e-Learning là phương thức giảng dạy mới, ứng dụng công nghệ thông tin cao. Do vậy người giảng dạy cần có kỹ năng tin học cơ bản, và tư duy nhạy bén trong tiếp cận hình thức học này.

    2. Phân biệt bài giảng e-Learning và m-Learning

    Nhắc tới giảng dạy ứng dụng công nghệ thông tin, bên cạnh e-Learning, m-Learning – Mobile-Learning hay bài giảng điện tử cũng là một hình thức khá được quan tâm. Đây là hình thức giảng dạy tiền thân của e-Learning khi nó chỉ là các đoạn video quay lại bài giảng, rất ít hoặc không hề có sự tương tác qua lại giữa người học và người dạy.

    Một số đặc điểm phân biệt giữa bài giảng e-Learning và m-Learning:

    • Bài giảng e-Learning cần đảm bảo kết nối mạng liên tục để không gián đoạn việc học còn m-Learning có thể học online học offline nếu tải video về thiết bị.
    • Bài giảng e-Learning được đánh giá phong phú, hấp dẫn hơn m-Learning.
    • Đòi hỏi đầu tư nhiều nguồn tài nguyên, dữ liệu số và kinh phí vào bài giảng e-Learning nhiều hơn m-Learning.
    • Bài giảng m-Learning chỉ áp dụng được trên quy mô nhỏ giữ giáo viên và học sinh còn e-Learning có quy mô áp dụng rộng rãi hơn trong các tổ chức, doanh nghiệp.

    3. Ưu điểm của bài giảng e Learning đối với doanh nghiệp

    e-Learning ra đời đã giúp việc giảng dạy, học tập và đào tạo từ xa ngày càng trở nên thuận tiện, hấp dẫn và tối ưu hơn so với hình thức giảng dạy truyền thống.

    Vậy với doanh nghiệp, ưu điểm của bài giảng điện tử e-Learning là gì?

    • Cắt giảm chi phí đào tạo: Các chi phí như thuê địa điểm, công cụ học tập hay trang thiết bị được giảm thiểu đáng kể. Đồng thời, giảm thiểu chi phí trong quản lý thông tin dữ liệu mới.
    • Duy trì ổn định hiệu quả, năng suất làm việc: Cho phép thời gian học tập linh hoạt hơn, giúp người học sắp xếp được thời gian học tập và làm việc hợp lý mà không làm ảnh hưởng đến hiệu quả và năng suất lao động.
    • Dễ dàng theo dõi lộ trình học: Lộ trình học của e-Learning được thiết kế khoa học và rõ ràng, thuận tiện để người học chủ động sắp xếp và quản lý việc học của mình. Nó cũng giúp người quản lý của doanh nghiệp kiểm soát tốt chất lượng học tập của người học để có thể nhắc nhở, đôn đốc.

    --- Bài cũ hơn ---

  • Lịch Sử Phát Triển Và Khái Niệm Về Elearning
  • Đại Từ Trong Tiếng Việt Là Gì? Cách Phân Loại Và Ví Dụ
  • Đại Từ Trong Tiếng Việt: Khái Niệm
  • Đại Từ Là Gì Lớp 7. Phân Loại Và Ví Dụ Đại Từ
  • Khái Niệm Đường Cao Tốc Là Gì? Xây Dựng Khi Nào Là Hợp Lý Nhất?
  • Vai Trò Của Mô Hình Hệ Thống E Learning Trong Thực Tiễn Giáo Dục Việt Nam

    --- Bài mới hơn ---

  • Hệ Thống Quản Lý Học Tập Lms Và 6 Vai Trò Của E
  • Giáo Dục Việt Nam Và Xu Hướng E
  • Vai Trò Của Giáo Dục Trực Tuyến Trong Thời Công Nghệ Số
  • Enzim Và Vai Trò Của Enzim… Enzimvavaitro Ppt
  • Lý Thuyết Enzim Và Vai Trò Của Enzim Trong Quá Trình Chuyển Hóa Vật Chất Sinh 10
  • 1. Khái niệm của mô hình hệ thống giáo dục e- learning

    Mô hình hệ thống giáo dục e – learning là việc sử dụng công nghệ hiện đại vào giáo dục, tạo ra những bài giảng trực tuyến sinh động và hấp dẫn đối với người học, giúp cho giáo viên và học viên đều tiết kiệm được thời gian, công sức và chi phí. Có thể học bất cứ lúc nào và bất cứ nơi đâu, không bị giới hạn.

    2. Những vai trò nổi bật của e – learning

    Như các bạn đã biết, e – learning có rất nhiều những lợi ích khác nhau trong việc dạy và học. Vậy còn vai trò của nó trong nền giáo dục là gì? Cùng điểm qua những vai trò sau đây:

      Có thể truy cập mọi lúc mọi nơi

    Đây có lẽ là vai trò lớn nhất của e – learning, thay vì việc bạn phải đi đến trường lớp và theo một thời gian đã được đặt sẵn, thì giờ đây bạn chỉ cần ngồi ở nhà, hay ở quán cafe hoặc bất cứ nơi nào, đăng nhập tài khoản và học tập. Bạn có thể học trong thời gian bạn rảnh rỗi. Điều này đã giúp ích rất nhiều trong việc tiết kiệm được thời gian đi lại, thời gian lên lớp, tiết kiệm chi phí học mà lại cực kì thoải mái và được học cũng với những giáo viên chất lượng cao.

      Quản lý được học viên dễ dàng

    Hệ thống e – learning này có chức năng cập nhật thường xuyên trạng thái học tập của học viên, có thể kiểm soát được số lần truy cập trung bình một ngày, cập nhật điểm số của học viên để có những giải pháp dành cho từng bạn. Hơn thế nữa, mọi thắc mắc và phản hồi của người học sẽ đều được hệ thống giải đáp kịp thời.

      Tạo ra không gian học trực tuyến không giới hạn

    Những bài giảng trực tuyến qua video hay qua slide đều hấp dẫn và thu hút người học hơn phương pháp học truyền thống. Các màu sắc và hình ảnh gây ấn tượng mạnh mẽ và giúp người học ghi nhớ lâu hơn, hơn nữa việc chèn các video nhỏ trong bài giảng làm dẫn chứng cũng khiến học viên thu thập thêm được những kiến thức. Không gian mở khiến bạn có thêm những người bạn mới và cùng nhau học tập để đi đến thành công.

      Học với các giáo viên giỏi và những chuyên gia nổi tiếng

      Bất cứ ai cùng có thể theo học

    Vai trò cuối cùng của e – learning chính là không phân biệt tuổi tác và trình độ. Bởi vì có rất nhiều cấp độ bài giảng khác nhau nên bạn có thể lựa chọn khoá học phù hợp với trình độ của mình. Dù bạn có lớn tuổi đi chăng nữa, chỉ cần bạn có tinh thần học tập thì e – learning luôn sẵn sàng chào đón bạn.

    --- Bài cũ hơn ---

  • Kho Bạc Nhà Nước Là Gì ? Khái Niệm Về Kho Bạc Nhà Nước
  • Địa Chỉ Kho Bạc Nhà Nước Tỉnh Bắc Kạn, Giờ Làm Việc, Số Điện Thoại
  • Địa Chỉ Kho Bạc Nhà Nước Tỉnh Tiền Giang, Số Điện Thoại, Giờ Làm Việc
  • Nâng Cao Vai Trò Quản Lý Của Kho Bạc Nhà Nước Về Chi Ngân Sách Nhà Nước ( Lấy Ví Dụ Kho Bạc Nhà Nước Thái Nguyên)
  • Địa Chỉ Kho Bạc Nhà Nước Quận 7, Số Điện Thoại, Giờ Làm Việc
  • Bài Toán Phân Lớp Trong Machine Learning (Classification In Machine Learning)

    --- Bài mới hơn ---

  • Bài 4: Bài Toán Và Thuật Toán
  • Csc Là Gì? Những Cần Phải Biết Về Csc
  • Giao Dịch Quốc Tế: Phổ Biến Phương Thức Cad
  • Nợ Và Có Trong Kế Toán Có Ý Nghĩa Gì?
  • Goodwill Là Gì Trong Kế Toán?
  • Bài toán phân lớp (classification) và bài toán gom cụm (cluster) là hai bài toán lớn trong lĩnh vực Machine Learnig (ML). Bài toán phân lớp là quá trình phân lớp một đối tượng dữ liệu vào một hay nhiều lớp đã cho trước nhờ một mô hình phân lớp (model). Mô hình này được xây dựng dựa trên một tập dữ liệu được xây dựng trước đó có gán nhãn (hay còn gọi là tập huấn luyện). Quá trình phân lớp là quá trình gán nhãn cho đối tượng dữ liệu.

    Có nhiều bài toán phân lớp dữ liệu như phân lớp nhị phân (binary), phân lớp đa lớp (multiclass), phân lớp đa trị.

    Bài toán phân lớp nhị phân là bài toán gắn nhãn dữ liệu cho đối tượng vào một trong hai lớp khác nhau dựa vào việc dữ liệu đó có hay không có các đặc trưng (feature) của bộ phân lớp

    Bài toán phân lớp đa lớp là quá trình phân lớp dữ liệu với số lượng lớp lớn hơn hai. Như vậy với từng dữ liệu chúng ta phải xem xét và phân lớp chúng vào những lớp khác nhau chứ không phải là hai lớp như bài toán phân lớp nhị phân. Và thực chất bài toán phân lớp nhị phân là một bài toán đặt biệt của phân lớp đa lớp.

    Ứng dụng của bài toán này được sử dụng rất nhiều và rộng rãi trong thực tế ví dụ như bài toán nhận dạng khuôn mặt, nhận diện giọng nói, phát hiện email spam…

    Quá trình phân lớp dữ liệu

    Bước 1: Chuẩn bị tập dữ liệu huấn luyện (dataset) và rút trích đặc trưng (feature extraction)

    Công đoạn này được xem là công đoạn quan trọng trong các bài toán về Machine Learning. Vì đây là input cho việc học dể tìm ra mô hình của bài toán. Chúng ta phải biết cần chọn ra những đặt trưng tốt (good feature) của dữ liệu, lược bỏ những đặc trưng không tốt của dữ liệu, gây nhiễu (noise). Uớc lượng số chiều của dữ liệu bao nhiêu là tốt hay nói cách khác là chọn bao nhiêu feature. Nếu số chiều quá lớn gây khó khăn cho việc tính toán thì phải giảm số chiều của dữ liệu nhưng vẫn giữ được độ chính xác của dữ liệu (reduce demension).

    Ở bước này chúng ta cũng chuẩn bị bộ dữ liệu để test trên mô hình. Thông thường sẽ sử dụng cross-validation (kiểm tra chéo) để chia tập datasets thành hai phần, một phần phục vụ cho training ( training datasets) và phần còn lại phục vụ cho mục đích testing trên mô hình ( testing dataset). Có hai cách thường sử dụng trong cross-validation là splittingk-fold.

    Bước 2: Xây dựng mô hình phân lớp (classifier model)

    Mục đích của mô hình huấn luyện là tìm ra hàm f(x) và thông qua hàm f tìm được để chúng ta gán nhãn cho dữ liệu. Bước này thường được gọi là học hay training.

    f(x) = y

    Trong đó: x là các feature hay input đầu vào của dữ liệu

    y là nhãn lớp hay output đầu ra.

    Bước 3: Kiểm tra dữ liệu với mô hình (make pdiction)

    Sau khi đã tìm được mô hình phân lớp ở bước 2, thì ở bước này chúng ta sẽ đưa vào các dữ liệu mới để kiểm tra trên mô hình phân lớp.

    Bước 4: Đánh giá mô hình phân lớp và chọn ra mô hình tốt nhất

    Bước cuối cùng chúng ta sẽ đánh giá mô hình bằng cách đánh giá mức độ lỗi của dữ liệu testing và dữ liệu traning thông qua mô hình tìm được. Nếu không đạt được kết quả mong muốn của chúng ta thì phải thay đổi các tham số (turning parameter) của các thuật toán học để tìm ra các mô hình tốt hơn và kiểm tra, đánh giá lại mô hình phân lớp. Và cuối cùng chọn ra mô hình phân lớp tốt nhất cho bài toán của chúng ta.

    --- Bài cũ hơn ---

  • Đại Lượng Biến Thiên Trong Toán Học Và Ý Nghĩa Của Nó Trong Nhận Thức Khoa Học
  • Tìm Hiểu Về Bảng Cân Đối Kế Toán
  • Balance Sheet (Bảng Cân Đối Kế Toán) Là Gì?
  • Các Phương Thức Thanh Toán Quốc Tế Mọi Doanh Nghiệp Cần Biết
  • Các Điều Kiện Trong Hoạt Động Thanh Toán Quốc Tế
  • The Importance Of Learning Materials In Teaching

    --- Bài mới hơn ---

  • Tải Material Things Icon Pack Free Version Cho Máy Tính Pc Windows Phiên Bản
  • Với 10 Triệu Đồng Trong Túi Bạn Nên Mua Đồng Hồ Nào?
  • Vật Liệu Cách Nhiệt Khác Loại Kim Loại Nhôm Bong Bóng Lá Cách Nhiệt
  • 10+ Thư Viện Ui Components Cho React
  • Mức Độ E Ngại Rủi Ro (Uncertainty Avoidance) Là Gì? Phân Loại Và Ví Dụ Minh Họa
  • “Teaching materials” is a generic term used to describe the resources teachers use to deliver instruction. Teaching materials can support student learning and increase student success. Ideally, the teaching materials will be tailored to the content in which they’re being used, to the students in whose class they are being used, and the teacher. Teaching materials come in many shapes and sizes, but they all have in common the ability to support student learning.

    Examples

    Teaching materials can refer to a number of teacher resources; however, the term usually refers to concrete examples, such as worksheets or manipulatives (learning tools or games that students can handle to help them gain and practice facility with new knowledge — e.g. counting blocks). Teaching materials are different from teaching “resources,” the latter including more theoretical and intangible elements, such as essays or support from other educators, or places to find teaching materials.

    Student Learning Support

    Learning materials are important because they can significantly increase student achievement by supporting student learning. For example, a worksheet may provide a student with important opportunities to practice a new skill gained in class. This process aids in the learning process by allowing the student to explore the knowledge independently as well as providing repetition. Learning materials, regardless of what kind, all have some function in student learning.

    Lesson Structure

    Learning materials can also add important structure to lesson planning and the delivery of instruction. Particularly in lower grades, learning materials act as a guide for both the teacher and student. They can provide a valuable routine. For instance, if you are a language arts teacher and you teach new vocabulary words every Tuesday, knowing that you have a vocabulary game to provide the students with practice regarding the new words will both take pssure off of you and provide important practice (and fun) for your students.

    Differentiation of Instruction

    In addition to supporting learning more generally, learning materials can assist teachers in an important professional duty: the differentiation of instruction. Differentiation of instruction is the tailoring of lessons and instruction to the different learning styles and capacities within your classroom. Learning materials such as worksheets, group activity instructions, games, or homework assignments all allow you to modify assignments to best activate each inpidual student’s learning style.

    Acquiring Teaching Materials

    Getting your hands on valuable teaching materials is not nearly as difficult as it can seem at first. The Internet has many resources for teachers, most of them free, that can significantly increase the contents of your teaching toolbox. You can also make your own materials. Every learning material you develop will be an asset to you when you next teach a similar unit. An investment of time or money in good teaching materials is an investment in good teaching.

    Source: http://www.ehow.com/

    --- Bài cũ hơn ---

  • Định Mức Nguyên Vật Liệu
  • Status Là Gì? Khái Niệm Status Là Gì?
  • Rủi Ro Tổng Hợp (Aggregate Risk) Là Gì?
  • Rủi Ro Phát Hiện (Detection Risk) Là Gì? Đặc Điểm
  • Enterprise Risk Management Viết Tắt Là Erm
  • Learn About Underground Storage Tanks (Usts)

    --- Bài mới hơn ---

  • Vga Là Gì Và Cách Chọn Vga Cho Máy Tính Chuẩn Nhất
  • Gaming Gear Là Gì
  • V Gaming Công Bố Đội Hình Tham Dự Đấu Trường Danh Vọng Mùa Đông 2022 Với Hàng Loạt Cái Tên Lạ Lẫm
  • Handicap Và Bản Lĩnh Golfer
  • Vga Là Gì? Vga Bao Gồm Những Loại Nào?
  • UST Facts

    Find data about and the background and history of EPA’s UST program in this fact sheet.

    On this page:

    What is an UST?

    An underground storage tank system (UST) is a tank and any underground piping connected to the tank that has at least 10 percent of its combined volume underground. The federal UST regulations apply only to UST systems storing either petroleum or certain hazardous substances.

    When the UST program began, there were approximately 2.1 million regulated UST systems in the United States. Today there are far fewer since many substandard UST systems have been closed. For the most current statistics, see UST Performance Measures. Nearly all USTs regulated by the underground storage tank requirements contain petroleum. UST owners include marketers who sell gasoline to the public (such as service stations and convenience stores) and non marketers who use tanks solely for their own needs (such as fleet service operators and local governments). EPA estimates that less than 4,000 tanks hold hazardous substances covered by the UST regulations.

    Why be concerned about USTs?

    Until the mid-1980s, most USTs were made of bare steel, which is likely to corrode over time and allow UST contents to leak into the environment. Faulty installation or inadequate operating and maintenance procedures also can cause USTs to release their contents into the environment.

    The greatest potential hazard from a leaking UST is that the petroleum or other hazardous substance can seep into the soil and contaminate groundwater, the source of drinking water for nearly half of all Americans. A leaking UST can psent other health and environmental risks, including the potential for fire and explosion. The reports below discuss USTs and ground water.

    How have Congress and EPA responded to concerns about USTs?

    To address a nationwide problem of leaking USTs, Congress passed a series of laws to protect human health and the environment.

    Year

    Congressional Action

    1984

    Subtitle I was added to the Solid Waste Disposal Act through the Hazardous and Solid Waste Amendments.

    • Created a federal program to regulate USTs containing petroleum and hazardous chemicals to limit corrosion and structural defects and thus minimize future tank leaks.
    • Directed EPA to set operating requirements and technical standards for tank design and installation, leak detection, spill and overfill control, corrective action, and tank closure.

    1986

    Subtitle I was amended through the Superfund Amendments Reauthorization Act.

    • Authorized EPA to respond to petroleum spills and leaks.
    • Directed EPA to establish financial responsibility requirements for UST owners and operators to cover the cost of taking corrective actions and to compensate third parties for injury and property damage caused by leaking tanks.
    • Created the Leaking Underground Storage Tank (LUST) Trust Fund, which is used to oversee cleanups by responsible parties, enforce cleanups by recalcitrant parties, and pay for cleanups at sites where the owner or operator is unknown, unwilling, or unable to respond, or where emergency action is required.

    2005

    Energy Policy Act of 2005 amended Subtitle I of the Solid Waste Disposal Act.

    • Added new leak detection and enforcement provisions to the program.
    • Required that all regulated USTs be inspected every three years.
    • Expanded the use of the LUST Trust Fund.
    • Required EPA to develop grant guidelines regarding operator training, inspections, delivery prohibition, secondary containment, financial responsibility, public record, and state compliance reports on government USTs.
    • Required EPA to develop a strategy and publish a report regarding USTs in Indian Country.

    2009

    American Recovery And Reinvestment Act of 2009 (Recovery Act).

    • Provided a one-time supplemental appropriation of $200 million from the LUST Trust Fund to EPA for cleaning up leaks from federally regulated USTs.
    • Majority of the money ($190.7 million) allocated to states and territories in the form of assistance agreements to address shovel ready sites within their jurisdictions.

    2015

    The 2022 UST regulation changed certain portions of the 1988 underground storage tank technical regulation.

    • Added periodic operation and maintenance requirements for UST systems.
    • Added requirements to ensure UST system compatibility before storing certain biofuel blends.
    • Removed past deferrals for emergency generator tanks, airport hydrant systems, and field-constructed tanks.
    • Updated codes of practice.

    A complete version of the law that governs underground storage tanks (USTs) is available in the U.S. Code, Title 42, Chapter 82, Subchapter IX. This law incorporates amendments to Subtitle I of the Solid Waste Disposal Act as well as the UST provisions of the Energy Policy Act of 2005 and gives EPA the authority to regulate USTs.

    Additional information on how EPA implemented the American Recovery and Reinvestment Act.

    Additional information on EPA’s laws and regulations pertaining to USTs.

    Who implements the UST program?

    EPA recognizes that, because of the large size and great persity of the regulated community, state and local governments are in the best position to oversee USTs. States may have more stringent regulations than the federal requirements. If you are interested in requirements for USTs, contact your state UST program for information on state requirements.

    If you have a question that involves USTs in Indian country, contact your EPA regional office. EPA has responsibility for, and authority over, USTs in Indian country.

    Do all tanks have to meet federal EPA regulations?

    These USTs do not need to meet federal requirements for USTs:

    • Farm and residential tanks of 1,100 gallons or less capacity holding motor fuel used for noncommercial purposes;
    • Tanks storing heating oil used on the pmises where it is stored;
    • Tanks on or above the floor of underground areas, such as basements or tunnels;
    • Septic tanks and systems for collecting storm water and wastewater;
    • Flow-through process tanks;
    • Tanks of 110 gallons or less capacity; and
    • Emergency spill and overfill tanks.

    However, some state and local regulatory authorities may regulate these types of tanks so check where your USTs are located.

    What are the federal requirements for USTs?

    In 1988, EPA issued UST regulations pided into three sections: technical requirements, financial responsibility requirements, and state program approval objectives (as described below).

    • Technical requirements for USTs

      EPA’s technical regulations for USTs are designed to reduce the chance of releases from USTs, detect leaks and spills when they do occur, and secure a prompt cleanup. UST owners and operators are responsible for reporting and cleaning up any releases. See Preventing Releases, Detecting Releases, and Cleaning Up Releases. EPA produced a 36-page booklet Musts For USTs that clearly psents the UST regulatory requirements.

    • Financial responsibility regulations for USTs

      EPA designed the financial responsibility regulations to ensure that, in the event of a leak or spill, an owner or operator will have the resources to pay for costs associated with cleaning up releases and compensating third parties. See Financial Responsibility. EPA produced a 16-page booklet called Dollars And Sense that clearly psents these regulatory requirements.

    • State program approval objectives

      Subtitle I allows state UST programs approved by EPA to operate in lieu of the federal program, and EPA’s state program approval regulations set standards for state programs to meet. See State Program Approval (SPA) for more information. States may have more stringent regulations than the federal requirements.

    Need more information?

    EPA’s Underground Storage Tank Program Directory provides contact information for EPA headquarters and regional personnel as well as contact information for state and territory programs.

    EPA’s Underground Storage Tank Indian Country Program Directory provides information about tribal UST program contacts, tribal UST contacts with federal credentials, EPA headquarters tribal UST contacts, EPA regional UST and LUST offices, and UST technical assistance contacts for tribes.

    EPA’s Program Facts provide an overview of the UST program and some basic facts.

    --- Bài cũ hơn ---

  • Underground Và Overground Là Gì Trong Âm Nhạc?
  • Phân Biệt Underground Và Overground
  • Bạn Có Biết Về Dòng Nhạc Underground?
  • Need For Speed Underground Là Gì? Thông Tin, Link Download, File Hỗ Trợ
  • “Vùng Đất Tự Do” Của Âm Nhạc
  • Tải Linkedin Learning Online Courses To Learn Skills Cho Máy Tính Pc Windows Phiên Bản Mới Nhất

    --- Bài mới hơn ---

  • Bài Tập Nhóm: Các Di Sản Thế Giới Ở Việt Nam
  • Qqq Vs. Tqqq: One Nasdaq Etf For Active Traders And One For Investors
  • Cod Là Gì? Cod Có Ý Nghĩa Như Thế Nào?
  • Quan Trắc Môi Trường Liên Tục
  • Chỉ Số Do, Bod, Cod, Tss Trong Nước Là Gì? (Môi Trường, Sinh Hoạt, Thải)
  • We update LinkedIn Learning frequently to improve your learning experience led by more than 800 industry experts chosen from around the world. Visit weekly to see what’s new. Love LinkedIn Learning? Rate the app! Your feedback shows us what matters. Plus: the app includes a Help Center to answer your questions.

    Mô tả chi tiết

    Phát triển kỹ năng của bạn với LinkedIn Learning. Khám phá hơn 16.000 khóa học do chuyên gia lãnh đạo, có sẵn miễn phí và có đăng ký.

    Tìm hiểu mọi lúc mọi nơi với ứng dụng LinkedIn Learning Android.

    Có được các kỹ năng bạn cần để thành công bằng cách xem các khóa học video cỡ lớn mọi lúc, mọi nơi.

    Cho dù bạn muốn học các kỹ năng lãnh đạo, xây dựng một ứng dụng di động hay cách sử dụng phần mềm, LinkedIn Learning có một cái gì đó cho bạn. Tham gia các lớp học tiếp thị, đào tạo quản lý, học thiết kế đồ họa, tham gia các khóa học nhiếp ảnh, xem web và hướng dẫn thiết kế tương tác, và nhiều hơn nữa. Xem các khóa học được giảng dạy bởi các chuyên gia về lãnh đạo, lập trình, CNTT, hoạt hình 3D và nhiều hơn nữa.

    Làm sắc nét các kỹ năng của bạn và tận dụng tối đa tư cách thành viên LinkedIn Learning của bạn với ứng dụng:

    – Truy cập hơn 16.000 khóa học về kinh doanh, công nghệ và sáng tạo với nhiều hơn mỗi tháng

    – Nhận đề xuất khóa học cá nhân

    – Tải về các khóa học để xem ngoại tuyến

    – Khám phá các khóa học giám tuyển cho một kinh nghiệm học tập có hướng dẫn

    – Lưu các khóa học để xem sau

    – Xem toàn bộ các khóa học hoặc video cá nhân theo tốc độ của riêng bạn

    – Chia sẻ các khóa học với mạng của bạn

    – Thêm chứng chỉ hoàn thành hồ sơ LinkedIn của bạn

    – Truy cập vào LinkedIn Các công cụ mạng cao cấp và thông tin chi tiết độc quyền như Ai đã xem hồ sơ của bạn

    Đối với phí bảo hiểm hàng tháng: $ 29,99 USD hàng tháng

    Đối với phí bảo hiểm hàng năm: $ 299,88 USD hàng năm

    Nếu bạn chọn đăng ký, đăng ký của bạn sẽ tự động gia hạn cho đến khi bị hủy và sẽ tính phí thẻ tín dụng của bạn. Bạn có thể tắt tự động gia hạn bất cứ lúc nào thông qua tài khoản LinkedIn của bạn.

    --- Bài cũ hơn ---

  • Mobile App Là Gì? Các Loại Mobile App Thường Gặp
  • Khái Niệm “premium” Trong Thế Giới Quảng Cáo
  • Apple Watch S3 Lte 42Mm Viền Nhôm Dây Cao Su
  • Apple Watch Series 4 44Mm (4G) Viền Nhôm Vàng Hồng
  • Đồng Hồ Apple Watch Series 4 40Mm Nhôm Lte Mới Fullbox Chính Hãng
  • Web hay
  • Links hay
  • Push
  • Chủ đề top 10
  • Chủ đề top 20
  • Chủ đề top 30
  • Chủ đề top 40
  • Chủ đề top 50
  • Chủ đề top 60
  • Chủ đề top 70
  • Chủ đề top 80
  • Chủ đề top 90
  • Chủ đề top 100
  • Bài viết top 10
  • Bài viết top 20
  • Bài viết top 30
  • Bài viết top 40
  • Bài viết top 50
  • Bài viết top 60
  • Bài viết top 70
  • Bài viết top 80
  • Bài viết top 90
  • Bài viết top 100