• Älypuhelimet aikuisten lukutaito-oppijoiden vapaa-ajalla 

  Vaarala, Heidi; Bogdanoff, Minna (Soveltavan kielentutkimuksen keskus, Jyväskylän yliopisto; Kielikoulutuspolitiikan verkosto, 2019)

  Aikuiset lukutaito-oppijat käyttävät älypuhelimia näppärästi ja ovat erilaisten sovellusten keskellä kuin kotonaan. Mitä nämä opiskelijat kertovat puhelimen käytöstään vapaa-ajalla? Entä miten tätä tietoa ja taitoa voisi ...

• LUKILOKI - virtaa ja välineitä luku- ja kirjoitustaidon ohjaamiseen 

  Aalto, Eija; Heikkilä, Riikka; Järvenoja, Marjaana; Kuosmanen, Merja; Lehtinen, Auli; Lerkkanen, Marja-Kristiina; Luokomaa, Sanna; Mononen, Susanna; Mustonen, Sanna; Nousiainen, Tuula; Raittila, Tiia-Liina; Saario, Johanna (Soveltavan kielentutkimuksen keskus, Jyväskylän yliopisto; Kielikoulutuspolitiikan verkosto, 2019)

  “Mukavaa, kun tässä koulutuksessa tutkimus kohtaa arjen”, tiivisti LUKILOKI-koulutuksen osallistuja kokemuksiaan. Valtakunnallisen, 1600 opettajaa tavoittavan LUKILOKI-täydennyskoulutuksen tavoitteena on tarjota ...

• Opinto-ohjaajien työn ja työolojen tutkimus jatkuu 

  Rantanen, Johanna (Suomen Opinto-ohjaajat ry, 2019)

  Opinto-ohjaajien työnkuvia ja työhyvinvointia on tutkittu Jyväskylän ja Joensuun yliopistoissa jo 1990-luvulta lähtien (mm. Lairio & Puukari, 1999; Puhakka & Silvonen, 2011). Näille tutkimuksille jatkona on nyt toteutettu ...

• Comparison of motor competence in children aged 6 to 9 years across northern, central, and southern European regions 

  Laukkanen, A.; Bardid, F.; Lenoir, M.; Lopes, V. P.; Vasankari, T.; Husu, P.; Sääkslahti, A. (John Wiley & Sons, 2019)

  The present study aimed at examining differences in motor competence (MC) in children aged 6 to 9 years old in northern, central, and southern European regions using the Körperkoordinationstest für Kinder (KTK). The secondary ...

• OnMLM : An Online Formulation for the Minimal Learning Machine 

  Matias, Alan L. S.; Mattos, César L. C.; Kärkkäinen, Tommi; Gomes, João P. P.; Rocha Neto, Ajalmar R. da (Springer, 2019)

  Minimal Learning Machine (MLM) is a nonlinear learning algorithm designed to work on both classification and regression tasks. In its original formulation, MLM builds a linear mapping between distance matrices in the input ...

Näytä lisää