Ngày nhận bài:15/09/2017 Ngày nhận bài sửa: 10/10/2017
Ngày duyệt đăng: 20/10/2017
Title:
E-learning application models for supporting teaching and learning
Từ khóa:
E-learning, hỗ trợ dạy và học, ứng dụng công nghệ thông tin trong giáo dục
Keywords:
E-learning, ICT in education, teaching and learning support
ABSTRACT
In the last few years, e-learning becomes an emergent learning method that several institutions in Vietnam have deployed at their organizations including Can Tho University (CTU). Until January 2017, the e-learning system of CTU (called Dokeos) serves for more than 950 lecturers and 50,000 students with more than 600 courses created to support the teaching of the lecturers. This study introduces e-learning and popular models in e-learning, which CTU is applying as a case study. The results of e-learning application in CTU indicated that it has been becoming a new channel for effective support in educating through credit system, contributing to training quality improvement of the university.
TÓM TẮT
Trong những năm gần đây, e-learning đã trở thành một phương thức học tập nổi bật được nhiều viện, trường của Việt Nam triển khai, trong đó có Trường Đại học Cần Thơ. Tính đến tháng 01/2017, hệ thống e-learning đã và đang hỗ trợ dạy và học cho khoảng 950 giảng viên và 50.000 sinh viên, học viên thuộc các hệ đào tạo trong toàn trường, với khoảng 1.600 khóa học được tạo ra nhằm hỗ trợ công tác giảng dạy của các giảng viên. Bài viết này giới thiệu về e-learning và các mô hình phổ biến trong e-learning, từ đó trình bày việc ứng dụng e-learning hỗ trợ dạy và học tại Trường Đại học Cần Thơ. Kết quả cho cho thấy e-learning đã trở thành kênh hỗ trợ hiệu quả cho công tác giảng dạy của giảng viên và tự học của sinh viên theo học chế tín chỉ, góp phần nâng cao chất lượng đào tạo của Trường Đại học Cần Thơ.
Trích dẫn: Trần Thanh Điện và Nguyễn Thái Nghe, 2017. Các mô hình e-learning hỗ trợ dạy và học. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. Số chuyên đề: Công nghệ thông tin: 103-111.
Trích dẫn: Trần Thanh Điện, Thái Nhựt Thanh và Nguyễn Thái Nghe, 2019. Giải pháp phân loại bài báo khoa học bằng kĩ thuật máy học. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 55(4A): 29-37.
Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ
Lầu 4, Nhà Điều Hành, Khu II, đường 3/2, P. Xuân Khánh, Q. Ninh Kiều, TP. Cần Thơ
Điện thoại: (0292) 3 872 157; Email: tapchidhct@ctu.edu.vn
Chương trình chạy tốt nhất trên trình duyệt IE 9+ & FF 16+, độ phân giải màn hình 1024x768 trở lên