Найти книгу: "Machine Learning in Bioinformatics"

An introduction to machine learning methods and their applications to problems in bioinformatics Machine learning techniques are increasingly being used to address problems in computational biology and bioinformatics. Novel computational techniques to analyze high throughput data in the form of sequences, gene and protein expressions, pathways, and images are becoming vital for understanding diseases and future drug discovery. Machine learning techniques such as Markov models, support vector machines, neural networks, and graphical models have been successful in analyzing life science data because of their capabilities in handling randomness and uncertainty of data noise and in generalization. From an internationally recognized panel of prominent researchers in the field, Machine Learning in Bioinformatics compiles recent approaches in machine learning methods and their applications in addressing contemporary problems in bioinformatics. Coverage includes: feature selection for genomic and proteomic data mining; comparing variable selection methods in gene selection and classification of microarray data; fuzzy gene mining; sequence-based prediction of residue-level properties in proteins; probabilistic methods for long-range features in biosequences; and much more. Machine Learning in Bioinformatics is an indispensable resource for computer scientists, engineers, biologists, mathematicians, researchers, clinicians, physicians, and medical informaticists. It is also a valuable reference text for computer science, engineering, and biology courses at the upper undergraduate and graduate levels.

В работе представлено описание экспертных проектов по оценке качества образования. Рассмотрены типы организаций, осуществляющих такие проекты. Приведены также примеры отечественных и зарубежных экспертных проектов по оценке качества образования, реализуемого с применением e-learning.

Применение Internet-технологий как для частичной поддержки очного учебного процесса (blended learning), так и дистанционного обучения (без очного контакта), базируется на специальном программном обеспечении, вопросам выбора которого посвящена данная статья. Так, наряду с применением готовых фирменных программных продуктов или разработкой вузом собственной единой системы, возможен подход, при котором каждый преподаватель может разработать свою персональную систему управления учебным процессом (теоретически это возможно). Автор статьи является сторонником такого положения, когда при наличии в вузе налаженной технологии образовательного процесса на основе стандартной (покупной) оболочки проводятся научно-методические разработки на базе создания web-сайтов в рамках творческой инициативы преподавателей.

В статье рассматривается теория всеобщего управления качеством (TQM) и ее применение к образовательному процессу. Основная цель автора – показать, как TQM действует в ситуациях неформального обучения. Изложены некоторые подходы к TQM в области образования, рассмотрены аспекты неформального обучения, а также выработаны руководящие принципы относительно того, как действовать в ситуациях, возникающих при таком типе обучения. Приводится соотношение между методикой TQM и системой управления качеством в образовании (QME). Автор приводит описание нескольких моделей «общего контроля качества», применяющихся в учебном процессе, и характеризует проблемы, возникающие при их применении. Затронуты также вопросы процедур валидации (измерения ценности) неформального обучения, а также составления системной документации по неформальному обучению на рабочем месте. Дается сравнительный анализ понятий неформального и информального обучения, а также соответствующая оценка различных элементов качества образовательного процесса. В статье отмечается, что Еврокомиссия настаивает на применении стратегий, которые «содержат механизмы, направленные на максимальное повышение качества учебного процесса как такового, а также качества процессов реализации различных концепций и функций, связанных с учебным процессом».

Автор статьи определяет повышение качества e-learning как постоянный процесс адаптации предлагаемых образовательных услуг к потребностям целевой группы учащихся. Для всех участников процесса в качестве одного из важнейших факторов успеха подчеркивается необходимость обладания набором компетенций, обозначаемых как «грамотность в вопросах качества». Автор представляет результаты проведенных исследований и объединяет их в единую концепцию работы по повышению качества. Подчеркивается мысль о том, что не следует рассматривать меры по повышению качества как нечто отдельное от всего процесса e-learning, например, как оценочные мероприятия, проводимые после окончания курса. Работа по повышению качества рассматривается, скорее, как важнейшая часть работы по каждому из курсов и программ e-learning.