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헤드 샷 : Yanling 네이버 룰렛 박사. 텍사스 A & amp; M University Engineering.
DR. Yanling 네이버 룰렛은 환경에 따라 모든 학습자가 교육을보다 쉽게 ​​이용할 수 있도록 혁신적인 솔루션을 찾기 위해 노력하고 다양한 접근 방식을 통해 학습 결과를 향상시키기 위해 혁신적인 솔루션을 찾기 위해 노력하고 있습니다. | 영상:Yanling 네이버 룰렛 박사의 제공
dr. Texas A & M University의 엔지니어링 기술 및 산업 분배 부의 조교수 인 Yanling 네이버 룰렛은 최근를 받았습니다.교수진 초기 경력 개발 (경력) 상National Science Foundation에서.
 
Career Award는 유망한 통합 연구 및 교육 이니셔티브를 지원하는 신흥 연구자들에게 가장 유명한 영예 중 하나입니다.
 
네이버 룰렛은 해산물 공급망 문제를 해결하기 위해 구조적 추정, 최적화 및 통합 분석 기술을 통합하는 혁신적인 방법 론적 프레임 워크를 개발하기 위해 경력 상을 적용하려고합니다.
 
미국이 세계에서 가장 큰 해산물 소비자 중 하나로 순위를 매기는 미국 어업 기관은 어업 자원의 인구 역학을 개선하기 위해 관리 실무 개혁을 찾고 있습니다.
 
어업 자원에 대한 관리 전략의 효과는 다양한 불확실성과 불완전한 정보에 의해 자주 방해되는 어류 재고 평가의 정확성에 크게 의존합니다..
 
또한, 불법, 불법,보고되지 않은 및 규제되지 않은 (IUU) 낚시는 천연 자원을 훔쳐 산업이 직면 한 문제에 기여하여 해양 생태계에 유해한 영향을 미치고 해산물 공급망을 위협합니다..
이미지를 가로 지르는 물고기, 물고기 및 획기적인 선을 특징으로하는 네이버 룰렛, 분석 및 최적화주기의 그림. 그래픽 읽기 : 인센티브 식별 (네이버 룰렛), 영향 및 변조 (분석), 개선 된 전투 (최적화)
어류 재고 평가의 정확도는 어업 자원에 대한 관리 전략의 효과를 결정하는 데 필수적인 측면이지만 종종 다양한 불완전한 정보에 의해 방해받습니다. | 영상:Yanling 네이버 룰렛 박사의 제공
​​네이버 룰렛의 연구는 주로 어업 자원의 인구 역학을 관리하기위한 지속 가능하고 실용적인 전략을 탐색하고 정보가 불완전한 상황에서 IUU 낚시를 방해하는 것을 목표로하는 반면, 이러한 목표를 달성하기위한 과정은 마찬가지로 중요합니다.
 
네이버 룰렛은 다음과 같이 설명했습니다.“주요 방법 론적 아이디어는 추정, 캐릭터 학습 및 최적화 및 통합 분석 프레임 워크를 개발하여 구현 된 행동 기록에서 인간 에이전트의 목표를 분석하는 것입니다. 이용 가능한 데이터를 기반으로 해산물 시스템을 개선하기 위해 최적의 감시 전략을 최적화하고 찾을 수 있습니다.
 
이러한 과제를 극복하기위한 한 가지 방법은 학생들이 고유 한 학습 스타일에 교육 방법을 배우고 적응하여 평가 기술을 향상시키는 방법을 이해하는 것입니다.
 
전염병 가운데서 네이버 룰렛은 온라인 교육의 증가와 고품질 온라인 교육 리소스의 개발을 관찰했으며 온라인 교육을 사용하여 직접 교육을 보완하는 것이 다른 학습자가 평등, 다양성 및 접근성을 촉진하는 데 더 효과적 일 수 있다고 제안했습니다.
 
"우리는 특정한 학습 방식을 부과하기보다는 선호도에 따라 학생들의 요구를 충족시키기위한 교육 전략을 맞춤화하고자합니다."네이버 룰렛은 말했습니다.
 
이를 달성하기 위해 네이버 룰렛은 온라인 또는 직접 교육에 대한 학생들의 선호도를 평가하고 특정 요구를 충족시키기 위해 교육 전략을 조정하는 통합 교육 연구 프레임 워크를 제안합니다.
 
이 네이버 룰렛 워크는 환경에 따라 모든 학습자가 교육을보다 쉽게 ​​이용할 수 있도록하고 다양한 불확실성과 불완전한 정보를 기반으로 학생의 평가 능력을 향상시키기 위해 학습 결과를 향상시키는 것을 목표로합니다.
 
네이버 룰렛은 각 학생의 개별 요구를 충족시키는 개인화 된 교육 접근법을 개발하고자합니다. 그렇게함으로써 네이버 룰렛은 학생의 평가 수행 능력의 효율성과 효과를 향상 시키려고합니다. 이는 어업 자원의 지속 가능성에 긍정적 인 영향을 줄 수 있습니다..