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":

Một sự tham số hóa nhất quán và chính xác từ \\textit{ab initio} của việc điều chỉnh độ phân tán trong lý thuyết phiếm hàm mật độ (DFT-D) cho 94 nguyên tố H-Pu Dịch bởi AI
Journal of Chemical Physics - Tập 132 Số 15 - 2010
\u003cp\u003ePhương pháp điều chỉnh độ phân tán như là một bổ sung cho lý thuyết phiếm hàm mật độ Kohn–Sham tiêu chuẩn (DFT-D) đã được tinh chỉnh nhằm đạt độ chính xác cao hơn, phạm vi áp dụng rộng hơn và ít tính kinh nghiệm hơn. Các thành phần mới chủ yếu là các hệ số phân tán cụ thể theo từng cặp nguyên tử và bán kính cắt đều được tính toán từ các nguyên lý đầu tiên. Các hệ số cho các bản số phân tán bậc tám mới được tính thông qua các quan hệ truy hồi đã thiết lập. Thông tin phụ thuộc vào hệ thống (hình học) được sử dụng lần đầu tiên trong phương pháp tiếp cận loại DFT-D bằng việc áp dụng khái niệm mới về số phối hợp phân số (CN). Chúng được dùng để nội suy giữa các hệ số phân tán của các nguyên tử trong các môi trường hóa học khác nhau. Phương pháp chỉ cần điều chỉnh hai tham số toàn cầu cho mỗi phiếm hàm mật độ, có độ chính xác về mặt tiệm cận cho một khí của các nguyên tử trung hòa tương tác yếu và dễ dàng cho phép tính toán các lực nguyên tử. Các hệ số không cộng tính ba thân được xem xét. Phương pháp đã được đánh giá trên các bộ chỉ chuẩn quy tắc cho các tương tác không đồng hóa học bên trong và giữa các phân tử với sự nhấn mạnh đặc biệt vào mô tả nhất quán các hệ thống nguyên tố nhẹ và nặng. Các độ lệch trung bình tuyệt đối cho bộ chỉ chuẩn S22 của các tương tác không hóa trị giảm từ 15% đến 40% so với phiên bản trước (vốn đã chính xác) của DFT-D. Sự cải tiến phi thường được tìm thấy cho một mô hình cuộn gấp tripeptide và tất cả các hệ thống kim loại đã được thử nghiệm. Sự cải chính hành vi tầm xa và việc sử dụng các hệ số C6 chính xác hơn cũng dẫn đến sự mô tả tốt hơn nhiều về các hệ thống lớn (vô hạn) như đã thấy trong các tấm graphene và sự hấp thu của benzene trên bề mặt Ag(111). Đối với graphene, việc bao gồm các hệ số ba thân đã làm yếu đi đáng kể (khoảng 10%) lực liên kết giữa các tầng. Chúng tôi đề xuất phương pháp DFT-D đã được sửa đổi như một công cụ tổng quát cho việc tính toán năng lượng phân tán trong các phân tử và chất rắn thuộc bất kỳ loại nào với DFT và các phương pháp cấu trúc điện tử liên quan (chi phí thấp) cho các hệ thống lớn.\u003c/p\u003e
#DFT-D #độ phân tán #tiêu chuẩn Kohn-Sham #số phối hợp phân số #phiếm hàm mật độ #lực nguyên tử #ba thân không cộng tính #hệ thống nguyên tố nhẹ và nặng #tấm graphene #hấp thụ benzene #bề mặt Ag(111)
Tính Toán Phương Trình Trạng Thái Bằng Các Máy Tính Nhanh Dịch bởi AI
Journal of Chemical Physics - Tập 21 Số 6 - Trang 1087-1092 - 1953

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.

MỘT PHƯƠNG PHÁP NHANH CHÓNG ĐỂ CHIẾT XUẤT VÀ TINH CHẾ TỔNG LIPID Dịch bởi AI
Canadian Science Publishing - Tập 37 Số 8 - Trang 911-917 - 1959

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.

#Lipid #chiết xuất #tinh chế #cá đông lạnh #chloroform #methanol #hệ tan #phương pháp nhanh chóng #vật liệu sinh học #nghiên cứu phân hủy lipid.
Dự đoán cấu trúc protein với độ chính xác cao bằng AlphaFold Dịch bởi AI
Nature - Tập 596 Số 7873 - Trang 583-589 - 2021
Tóm tắt

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.

#dự đoán cấu trúc protein #AlphaFold #học máy #mô hình mạng neuron #sắp xếp nhiều chuỗi #bộ đồ chuẩn hóa #chính xác nguyên tử #tin học cấu trúc #vấn đề gấp nếp protein #CASP14
Đặc điểm và sự phát triển của Coot Dịch bởi AI
International Union of Crystallography (IUCr) - Tập 66 Số 4 - Trang 486-501 - 2010

Coot là một ứng dụng đồ họa phân tử chuyên dùng cho việc xây dựng và thẩm định mô hình phân tử sinh học vĩ mô. Chương trình hiển thị các bản đồ mật độ điện tử và các mô hình nguyên tử, đồng thời cho phép thực hiện các thao tác mô hình như chuẩn hóa, tinh chỉnh không gian thực, xoay/chuyển tay chân, hiệu chỉnh khối cố định, tìm kiếm phối tử, hydrat hóa, đột biến, phối hợp và chuẩn hóa Ramachandran. Hơn nữa, các công cụ cũng được cung cấp để thẩm định mô hình cũng như giao diện với các chương trình bên ngoài để tinh chỉnh, thẩm định và đồ họa. Phần mềm được thiết kế để dễ dàng học hỏi cho người dùng mới, nhờ vào việc đảm bảo rằng các công cụ cho những tác vụ thông thường có thể được phát hiện thông qua các thành phần giao diện người dùng quen thuộc (menu và thanh công cụ) hoặc bởi hành vi trực quan (điều khiển bằng chuột). Những phát triển gần đây đã tập trung vào việc cung cấp các công cụ cho người dùng chuyên nghiệp, với các phím tắt có thể tùy chỉnh, mở rộng và một giao diện kịch bản phong phú. Phần mềm đang trong giai đoạn phát triển nhanh chóng, nhưng đã đã đạt được sự phổ biến rộng rãi trong cộng đồng tinh thể học. Tình trạng hiện tại của phần mềm được trình bày, cùng với mô tả các tiện ích có sẵn và một số phương pháp cơ bản được sử dụng.

#Coot #đồ họa phân tử #thẩm định mô hình #mật độ điện tử #tinh chỉnh không gian thực #công cụ thẩm định #giao diện trực quan #phát triển phần mềm #cộng đồng tinh thể học.
OLEX2: chương trình hoàn chỉnh cho giải pháp cấu trúc, tinh chỉnh và phân tích Dịch bởi AI
Journal of Applied Crystallography - Tập 42 Số 2 - Trang 339-341 - 2009

Phần mềm mới,OLEX2, đã được phát triển để xác định, trực quan hóa và phân tích cấu trúc tinh thể phân tử. Phần mềm này có quy trình làm việc hướng dẫn bằng chuột di động và giao diện người dùng đồ họa hoàn toàn toàn diện cho việc giải quyết cấu trúc, tinh chỉnh và tạo báo cáo, cũng như các công cụ mới cho phân tích cấu trúc.OLEX2liên kết một cách liền mạch tất cả các khía cạnh của quá trình giải quyết cấu trúc, tinh chỉnh và xuất bản và trình bày chúng trong một gói hoạt động được hướng dẫn bởi quy trình làm việc, với mục tiêu cuối cùng là tạo ra một ứng dụng hữu ích cho cả nhà hóa học và nhà tinh thể học.

PHƯƠNG PHÁP NHANH CHIẾT VÀ TINH LỌC TOÀN BỘ LIPID Dịch bởi AI
Canadian Science Publishing - Tập 37 Số 1 - Trang 911-917 - 1959

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.

#Lipid #Phân hủy lipid #Chiết xuất lipid #Tinh lọc lipid #Cá đông lạnh #Mô sinh học
Phân Tích Chính Xác Năng Lượng Tương Quan Điện Tử Phụ Thuộc Spin cho Các Tính Toán Mật Độ Spin Địa Phương: Phân Tích Phê Phán Dịch bởi AI
Canadian Journal of Physics - Tập 58 Số 8 - Trang 1200-1211 - 1980

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.

#khí điện tử đồng nhất #phân cực spin #xấp xỉ mật độ spin địa phương #năng lượng tương quan #nội suy Padé #Ceperley và Alder #tương quan RPA #từ tính #hiệu chỉnh không địa phương
Greedy function approximation: A gradient boosting machine.
Annals of Statistics - Tập 29 Số 5 - 2001
Tín hiệu Ror2 điều chỉnh cấu trúc và vận chuyển Golgi thông qua IFT20 để tăng cường khả năng xâm lấn của khối u Dịch bởi AI
Scientific Reports - Tập 7 Số 1
Tóm tắt

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.

Tổng số: 61,163   
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 10