Tín chỉ là gì? Các công bố khoa học về Tín chỉ
Tín chỉ là một đơn vị đo lường trong hệ thống điểm số của một người học. Nó thường được sử dụng trong các trường đại học và các cơ sở giáo dục cao cấp khác để đ...
Tín chỉ là một đơn vị đo lường trong hệ thống điểm số của một người học. Nó thường được sử dụng trong các trường đại học và các cơ sở giáo dục cao cấp khác để đánh giá thành tích học tập của sinh viên trong mỗi học phần. Mỗi học phần sẽ có một số tín chỉ tương ứng, và số lượng tín chỉ này thường phản ánh mức độ công việc và thời gian cần thiết để hoàn thành học phần đó. Tín chỉ thông thường được tính theo thang điểm 10 và được tính vào hệ điểm trung bình tích lũy của sinh viên.
Tín chỉ là một cách để định lượng khối lượng và cường độ công việc học tập mà sinh viên phải hoàn thành trong mỗi học phần. Mỗi học phần hay môn học sẽ được gán một số tín chỉ cụ thể, thường từ 1 đến 5 tín chỉ, nhưng có thể khác nhau tùy vào trường và chương trình học.
Sau khi hoàn thành một học phần và đạt được mức điểm đủ để vượt qua, sinh viên sẽ được ghi nhận số tín chỉ tương ứng cho học phần đó. Điểm số cụ thể như A, B, C, D, F hoặc Fx sẽ được chuyển thành điểm chữ để tính vào điểm trung bình của sinh viên. Công thức tính điểm trung bình thường được áp dụng là trung bình cộng các điểm số đã chuyển đổi thành điểm chữ, nhân với số tín chỉ của mỗi học phần, sau đó chia cho tổng số tín chỉ trong kỳ học đó.
Hệ thống tín chỉ cung cấp một phương tiện tiện lợi và một tiêu chuẩn đánh giá tiêu đề cho công việc học tập của sinh viên. Nó cũng giúp các trường và cơ sở giáo dục đo lường và so sánh các tiến bộ học tập của sinh viên, cung cấp thông tin cần thiết để theo dõi tiến bộ và đánh giá sự hoàn thành của sinh viên trong khóa học.
Tín chỉ đánh giá không chỉ khối lượng công việc học tập mà còn cường độ và sự chuyên sâu của các kỹ năng và kiến thức mà sinh viên phải đạt được trong mỗi học phần. Nó thường được xác định bởi một số yếu tố như:
1. Thời lượng: Tín chỉ thường phản ánh thời gian học tập cần thiết để hoàn thành một học phần. Một tín chỉ thường tương ứng với khoảng 15-18 tiếng học tập, bao gồm thời gian ở lớp học và nghiên cứu độc lập.
2. Khối lượng kiến thức: Tín chỉ cũng thể hiện mức độ chi tiết và sâu rộng của kiến thức mà sinh viên cần phải nắm vững trong mỗi học phần. Một học phần có số tín chỉ cao hơn thường đòi hỏi sinh viên tiếp thu và áp dụng nhiều kiến thức hơn.
3. Công việc đánh giá: Tín chỉ thường liên quan đến hình thức và khối lượng công việc đánh giá sinh viên phải hoàn thành, bao gồm bài tập, đồ án, bài kiểm tra và các hoạt động khác. Giá trị tín chỉ của một học phần thường phản ánh khối lượng công việc đánh giá cần thiết.
Hệ thống tín chỉ giúp sinh viên xác định mức độ công việc và thời gian cần hiến dâng cho mỗi học phần, từ đó dễ dàng lập lịch và quản lý thời gian học tập một cách hiệu quả. Nó cũng giúp sinh viên đánh giá và so sánh khối lượng và cường độ công việc của các môn học khác nhau, từ đó lựa chọn và điều chỉnh kế hoạch học tập phù hợp.
Danh sách công bố khoa học về chủ đề "tín chỉ":
Đề xuất một phương pháp tổng quát, phù hợp với các máy tính nhanh, để nghiên cứu các thuộc tính như phương trình trạng thái cho các chất được tạo thành từ các phân tử tương tác với nhau. Phương pháp này bao gồm việc tích phân Monte Carlo đã được điều chỉnh trên không gian cấu hình. Kết quả cho hệ thống hình cầu cứng hai chiều đã được thu thập trên máy tính MANIAC của Los Alamos và được trình bày ở đây. Những kết quả này được so sánh với phương trình trạng thái thể tích tự do và với sự mở rộng hệ số virial bốn hạng tử.
Nghiên cứu sự phân hủy lipid trong cá đông lạnh đã dẫn đến việc phát triển một phương pháp đơn giản và nhanh chóng để chiết xuất và tinh chế lipid từ các vật liệu sinh học. Toàn bộ quy trình có thể được thực hiện trong khoảng 10 phút; nó hiệu quả, có thể tái lập và không có sự thao tác gây hại. Mô ướt được đồng nhất hóa với hỗn hợp chloroform và methanol theo tỷ lệ sao cho hệ thống tan được hình thành với nước trong mô. Sau khi pha loãng với chloroform và nước, dịch đồng nhất được phân tách thành hai lớp, lớp chloroform chứa toàn bộ lipid và lớp methanol chứa tất cả các hợp chất không phải là lipid. Một chiết xuất lipid tinh khiết được thu nhận chỉ đơn giản bằng cách tách lớp chloroform. Phương pháp này đã được áp dụng cho cơ cá và có thể dễ dàng thích nghi để sử dụng với các mô khác.
Protein là yếu tố thiết yếu của sự sống, và việc hiểu cấu trúc của chúng có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc hiểu cơ chế hoạt động của chúng. Thông qua một nỗ lực thử nghiệm khổng lồ1–4, cấu trúc của khoảng 100.000 protein độc nhất đã được xác định5, nhưng điều này chỉ đại diện cho một phần nhỏ trong hàng tỷ chuỗi protein đã biết6,7. Phạm vi bao phủ cấu trúc đang bị thắt nút bởi thời gian từ vài tháng đến vài năm cần thiết để xác định cấu trúc của một protein đơn lẻ. Các phương pháp tính toán chính xác là cần thiết để giải quyết vấn đề này và cho phép tin học cấu trúc lớn. Việc dự đoán cấu trúc ba chiều mà một protein sẽ chấp nhận chỉ dựa trên chuỗi axit amin của nó - thành phần dự đoán cấu trúc của 'vấn đề gấp nếp protein'8 - đã là một vấn đề nghiên cứu mở quan trọng trong hơn 50 năm9. Dù đã có những tiến bộ gần đây10–14, các phương pháp hiện tại vẫn chưa đạt đến độ chính xác nguyên tử, đặc biệt khi không có cấu trúc tương đồng nào được biết đến. Tại đây, chúng tôi cung cấp phương pháp tính toán đầu tiên có khả năng dự đoán cấu trúc protein với độ chính xác nguyên tử ngay cả trong trường hợp không có cấu trúc tương tự nào được biết. Chúng tôi đã xác nhận một phiên bản thiết kế hoàn toàn mới của mô hình dựa trên mạng neuron, AlphaFold, trong cuộc thi Đánh giá Cấu trúc Protein Phê bình lần thứ 14 (CASP14)15, cho thấy độ chính xác có thể cạnh tranh với các cấu trúc thử nghiệm trong phần lớn các trường hợp và vượt trội hơn các phương pháp khác đáng kể. Cơ sở của phiên bản mới nhất của AlphaFold là cách tiếp cận học máy mới kết hợp kiến thức vật lý và sinh học về cấu trúc protein, tận dụng các sắp xếp nhiều chuỗi, vào thiết kế của thuật toán học sâu.
Phần mềm mới,
Các nghiên cứu về phân hủy lipid trong cá đông lạnh đã dẫn đến việc phát triển một phương pháp đơn giản và nhanh chóng để chiết xuất và tinh lọc lipid từ các vật liệu sinh học. Toàn bộ quy trình có thể được thực hiện trong khoảng 10 phút; nó hiệu quả, có thể tái sản xuất và không gây ra các thao tác gây hại. Mô ướt được đồng hóa với hỗn hợp chloroform và methanol theo tỷ lệ đảm bảo hệ thống tạo thành hòa tan với nước trong mô. Việc pha loãng với chloroform và nước tách đồng hóa thành hai lớp, lớp chloroform chứa tất cả các lipid và lớp methanolic chứa tất cả các phi lipid. Một chiết xuất lipid tinh khiết được thu được chỉ bằng cách cô lập lớp chloroform. Phương pháp này đã được áp dụng cho cơ cá và có thể dễ dàng điều chỉnh để sử dụng với các mô khác.
Chúng tôi đánh giá các hình thức gần đúng khác nhau cho năng lượng tương quan trên mỗi phần tử của khí điện tử đồng nhất có phân cực spin, những hình thức này đã được sử dụng thường xuyên trong các ứng dụng của xấp xỉ mật độ spin địa phương vào chức năng năng lượng trao đổi-tương quan. Bằng cách tính toán lại chính xác năng lượng tương quan RPA như là một hàm của mật độ điện tử và phân cực spin, chúng tôi chứng minh sự không đầy đủ của các xấp xỉ thông thường trong việc nội suy giữa các trạng thái para-magnet và ferro-magnet, đồng thời giới thiệu một công thức nội suy mới chính xác. Một kỹ thuật xấp xỉ Padé được sử dụng để nội suy chính xác các kết quả Monte Carlo gần đây (para và ferro) của Ceperley và Alder vào phạm vi mật độ quan trọng cho các nguyên tử, phân tử và kim loại. Các kết quả này có thể được kết hợp với sự phụ thuộc vào spin của RPA để tạo ra một năng lượng tương quan cho một khí điện tử đồng nhất có phân cực spin với sai số tối đa được ước tính là 1 mRy và do đó có thể xác định đáng tin cậy mức độ của các hiệu chỉnh không địa phương đối với xấp xỉ mật độ spin địa phương trong các hệ thống thực.
Tín hiệu thông qua thụ thể tyrosine kinase Ror2 thúc đẩy sự hình thành invadopodia cho sự xâm lấn của khối u. Ở đây, chúng tôi xác định vận chuyển nội cờ 20 (IFT20) là một mục tiêu mới của tín hiệu này trong các khối u thiếu silia nguyên phát, và phát hiện rằng IFT20 điều hòa khả năng của tín hiệu Ror2 trong việc làm tăng tính xâm lấn của các khối u này. Chúng tôi cũng tìm thấy rằng IFT20 điều tiết sự nucle hóa của các vi ống từ Golgi bằng cách ảnh hưởng đến phức hợp GM130-AKAP450, điều này thúc đẩy sự hình thành dây Golgi trong việc đạt được bài tiết phân cực cho sự di chuyển và xâm lấn của tế bào. Hơn nữa, IFT20 nâng cao hiệu quả vận chuyển qua phức hợp Golgi. Những phát hiện này đem lại cái nhìn mới về cách tín hiệu Ror2 thúc đẩy tính xâm lấn của khối u, và cũng nâng cao hiểu biết về cách cấu trúc và vận chuyển Golgi có thể được điều chỉnh.
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 10