TÌM KIẾM BÀI BÁO (25)
STTThông tin bản thảo
1

Dạy học có sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI) và động lực của giáo viên trong lớp học tiếng Anh như một ngoại ngữ (EFL)

Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng được tích hợp vào dạy học tiếng Anh như một ngoại ngữ (EFL), làm thay đổi cách giáo viên xây dựng bài giảng, thiết kế học liệu và cung cấp phản hồi cho người học. Tuy...

Tác giả: Tien Thi Trieu Nguyen, Đặng Minh Tuấn

Từ khóa: Dạy học có sự hỗ trợ của AI động lực của giáo viên Thuyết Tự quyết năng lực chủ thể của giáo viên lớp học tiếng Anh như một ngoại ngữ (EFL)

2

Vận dụng mô hình POLC trong quản lý hoạt động bồi dưỡng ngắn hạn giáo viên phổ thông đáp ứng yêu cầu đổi mới giáo dục

Trong bối cảnh triển khai Chương trình Giáo dục phổ thông 2018, bồi dưỡng ngắn hạn giáo viên phổ thông giữ vai trò quan trọng trong việc phát triển năng lực nghề nghiệp, đáp ứng yêu cầu đổi mới giáo...

Tác giả: Trịnh Thị Bính, Lê Thục Anh

Từ khóa: Mô hình POLC bồi dưỡng ngắn hạn quản lý hoạt động bồi dưỡng giáo viên phổ thông

3

Phát triển năng lực sáng tạo của học sinh trong dạy học Vật lí ở trường trung học phổ thông chuyên

Nghiên cứu được thực hiện trong bối cảnh dạy học Vật lí tại các trường trung học phổ thông chuyên, nơi học sinh có nền tảng tư duy lí thuyết tốt nhưng năng lực sáng tạo còn chịu ảnh hưởng bởi áp lực...

Tác giả: Nguyễn Lâm Đức

Từ khóa: Năng lực sáng tạo dạy học Vật lý học sinh trường chuyên biện pháp sư phạm

4

Chiến lược điều khiển thích nghi hệ số phản xạ nhằm chống gây nhiễu trong mạng truyền thông Backscatter dưới môi trường nhiễu động

Truyền thông backscatter là giải pháp trọng yếu cho các hệ thống Internet vạn vật (IoT) tiêu thụ năng lượng siêu thấp, tuy nhiên tín hiệu phản xạ có công suất nhỏ khiến liên kết dễ bị suy giảm mạnh...

Tác giả: Lê Hoàng Hiệp, Trần Duy Minh

Từ khóa: Chống nhiễu trong mạng Backscatter Điều khiển hệ số phản xạ thích nghi Mạng IoT có khả năng chống nhiễu cao Giảm thiểu gây nhiễu động Hệ thống Backscatter hiệu quả năng lượng

5

Ứng dụng mô hình Bytetrack và YOLOv10 trong giải quyết bài toán theo dõi vết đối tượng

Bài báo giới thiệu một hệ thống theo dõi nhiều đối tượng trong thời gian thực bằng cách kết hợp mô hình phát hiện YOLOv10 với thuật toán liên kết ByteTrack. Trong hệ thống, YOLOv10 cung cấp các phát...

Tác giả: Trần Quang Quý

Từ khóa: Mô hình kết hợp YOLOv10 ByteTrack Truy vết đối tượng Thời gian thực

Tạp chí khoa học Trường Đại học Vinh

Vinh University journal of science (VUJS)

ISSN: 1859 - 2228

Cơ quan chủ quản: Trường Đại học Vinh

  • Địa chỉ: 182 Lê Duẩn - phường Trường Vinh - tỉnh Nghệ An
  • Điện thoại: (0238)3855.452 - Fax: (0238)3855.269
  • Email: vinhuni@vinhuni.edu.vn
  • Website: https://vinhuni.edu.vn

 

Giấy phép xuất bản tạp chí: 163/GP-BTTTT do Bộ Thông tin và Truyền thông cấp ngày 10/5/2023

Giấy phép truy cập mở: Creative Commons CC BY-NC 4.0

 

LIÊN HỆ

Tổng biên tập: PGS.TS. Trần Bá Tiến 
Email: tientb@vinhuni.edu.vn

Phó Tổng biên tập: PGS.TS. Phan Văn Tiến
Email: vantienkxd@vinhuni.edu.vn

Thư ký tòa soạn: TS. Đỗ Mai Trang
Email: domaitrang@vinhuni.edu.vn

Ban thư ký và trị sự: ThS. Lê Tuấn Dũng, ThS. Phan Thế Hoa, ThS. Phạm Thị Quỳnh Nga, ThS. Trần Thị Thái

  • Địa chỉ Toà soạn: Tầng 4, Tòa nhà Điều hành, Số 182 Lê Duẩn, phường Trường Vinh, tỉnh Nghệ An, Việt Nam
  • Điện thoại: (0238)3.856.700 | Hotline: 0973.856.700
  • Email: editors@vujs.vn
  • Website: https://vujs.vn

img