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readme-es_rocfd528_binary_images.txt 27 sept 2024 - Rey-Osterrieth Complex Figure dataset (binary images) / Conjunto de datos de figuras complejas de Rey-Osterrieth (imágenes binarias) Texto plano - 8,2 KB - MD5: bb595b1064776e72f8ea3809e4ee9b54 Documentación
rocfd528_binary_images.zip 27 sept 2024 - Rey-Osterrieth Complex Figure dataset (binary images) / Conjunto de datos de figuras complejas de Rey-Osterrieth (imágenes binarias) Archivo ZIP - 2,9 MB - MD5: 29d8a4f8415e8cdc6226b99b3ccd4e23 Datos Name: rocfd528_binary_images Content: 528 binary images of Rey-Osterrieth Complex Figures. Format: Portable Network Graphics Language: English Version: 1
Subset of Quick, Draw! dataset for neural network pre-training / Subconjunto del conjunto de datos Quick, Draw! para pre-entrenamiento de redes neuronales 27 sept 2024 - Rey-Osterrieth Complex Figure (ROCF) Test Assessment Juan Guerrero Martín; Alba Gómez-Valadés Batanero; Estela Díaz López; Margarita Bachiller Mayoral; José Manuel Cuadra Troncoso; Rafael Martínez Tomás; Sara García Herranz; María del Carmen Díaz Mardomingo; Peraita, Herminia; Mariano Rincón Zamorano, 2024, "Subset of Quick, Draw! dataset for neural network pre-training / Subconjunto del conjunto de datos Quick, Draw! para pre-entrenamiento de redes neuronales", https://doi.org/10.21950/GWO9RA, e-cienciaDatos, V1 Description of the project This dataset is the result of the research carried out in the project "A Benchmark for Rey-Osterrieth Complex Figure (ROCF) Test Automatic Scoring", whose main goal was to establish a baseline for the scoring task consisting of: a dataset with 528 ROCF...
qdsd414k.zip 27 sept 2024 - Subset of Quick, Draw! dataset for neural network pre-training / Subconjunto del conjunto de datos Quick, Draw! para pre-entrenamiento de redes neuronales Archivo ZIP - 1,8 GB - MD5: 6d485af0349e4c711194396d89bc5be7 Data Name: qdsd414k . Content: 414000 drawings of Quick, Draw! dataset distributed in several folders representing each of the classes and the subdivisions of the dataset (training, validation and test). Format: Portable Network Graphics . Version: 1
readme-en_qdsd414k.txt 27 sept 2024 - Subset of Quick, Draw! dataset for neural network pre-training / Subconjunto del conjunto de datos Quick, Draw! para pre-entrenamiento de redes neuronales Texto plano - 5,3 KB - MD5: aa418d4d4e4e12ec16600327ec96c891 Documentation
readme-es_qdsd414k.txt 27 sept 2024 - Subset of Quick, Draw! dataset for neural network pre-training / Subconjunto del conjunto de datos Quick, Draw! para pre-entrenamiento de redes neuronales Texto plano - 6,3 KB - MD5: e4b16be6ef5e2ac46ff077738fc967ac Documentation
Tackling the challenge of peer learning in hybrid and online universities 3 sept 2024 Mendieta-Aragón, Adrián; Arguedas-Sanz, Raquel; Ruiz-Gómez, Luis Manuel; Navío-Marco, Julio, 2024, "Tackling the challenge of peer learning in hybrid and online universities", https://doi.org/10.21950/0PLJCH, e-cienciaDatos, V1 Este proyecto analiza una experiencia de aprendizaje entre pares en la parte asincrónica de la enseñanza híbrida de la UNED, promoviendo a los estudiantes a actuar como profesores de sus pares, mediante la preparación de contenidos digitales (videos) para el curso.
DATASET_ANONIMIZADO.xlsx 3 sept 2024 - Tackling the challenge of peer learning in hybrid and online universities Hoja de cálculo MS Excel - 20,4 KB - MD5: be7f4d92e3f8e986ec78dbad97d1ec1a Datos Dataset
ENCUESTA.docx 3 sept 2024 - Tackling the challenge of peer learning in hybrid and online universities MS Word - 58,1 KB - MD5: ad71cd1160aac688a242c4ffea077c1c Datos Encuesta enviada a los encuestados
readme-es.txt 3 sept 2024 - Tackling the challenge of peer learning in hybrid and online universities Texto plano - 4,7 KB - MD5: d14ce250b9c200094bceb3bbe31aab61 Documentación

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27 sept 2024 - Rey-Osterrieth Complex Figure dataset (binary images) / Conjunto de datos de figuras complejas de Rey-Osterrieth (imágenes binarias)

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27 sept 2024 - Rey-Osterrieth Complex Figure dataset (binary images) / Conjunto de datos de figuras complejas de Rey-Osterrieth (imágenes binarias)

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Datos

Name: rocfd528_binary_images Content: 528 binary images of Rey-Osterrieth Complex Figures. Format: Portable Network Graphics Language: English Version: 1

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27 sept 2024 - Rey-Osterrieth Complex Figure (ROCF) Test Assessment

Juan Guerrero Martín; Alba Gómez-Valadés Batanero; Estela Díaz López; Margarita Bachiller Mayoral; José Manuel Cuadra Troncoso; Rafael Martínez Tomás; Sara García Herranz; María del Carmen Díaz Mardomingo; Peraita, Herminia; Mariano Rincón Zamorano, 2024, "Subset of Quick, Draw! dataset for neural network pre-training / Subconjunto del conjunto de datos Quick, Draw! para pre-entrenamiento de redes neuronales", https://doi.org/10.21950/GWO9RA, e-cienciaDatos, V1

Description of the project This dataset is the result of the research carried out in the project "A Benchmark for Rey-Osterrieth Complex Figure (ROCF) Test Automatic Scoring", whose main goal was to establish a baseline for the scoring task consisting of: a dataset with 528 ROCF...

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27 sept 2024 - Subset of Quick, Draw! dataset for neural network pre-training / Subconjunto del conjunto de datos Quick, Draw! para pre-entrenamiento de redes neuronales

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Data

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27 sept 2024 - Subset of Quick, Draw! dataset for neural network pre-training / Subconjunto del conjunto de datos Quick, Draw! para pre-entrenamiento de redes neuronales

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Tackling the challenge of peer learning in hybrid and online universities

3 sept 2024

Mendieta-Aragón, Adrián; Arguedas-Sanz, Raquel; Ruiz-Gómez, Luis Manuel; Navío-Marco, Julio, 2024, "Tackling the challenge of peer learning in hybrid and online universities", https://doi.org/10.21950/0PLJCH, e-cienciaDatos, V1

Este proyecto analiza una experiencia de aprendizaje entre pares en la parte asincrónica de la enseñanza híbrida de la UNED, promoviendo a los estudiantes a actuar como profesores de sus pares, mediante la preparación de contenidos digitales (videos) para el curso.

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3 sept 2024 - Tackling the challenge of peer learning in hybrid and online universities

Hoja de cálculo MS Excel - 20,4 KB -

Datos

Dataset

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