APERFEIÇOANDO A APRENDIZAGEM PERSONALIZADA COM UM SISTEMA DE RECOMENDAÇÃO EM CURSOS ONLINE PRIVADOS

This paper proposes the integration of a recommendation system into private online courses as a means to enhance personalized learning. By leveraging the power of data analysis and algorithms, this paper argues that the recommendation system can tailor course content, study materials, and learning resources to meet the unique needs and preferences of individual students. The recommendation system, as detailed in this paper, operates by analyzing various factors such as students' learning patterns, performance data, and personal interests. Based on this analysis, the system dynamically adapts the course curriculum to provide additional resources and support for topics that students find challenging, while also offering advanced materials for those who are progressing rapidly. This adaptive approach, as presented in this paper, ensures that each student receives personalized guidance and support, enabling them to navigate the course at their own pace. As outlined, the recommendation system assists in creating customized study paths for students. By considering their learning goals and interests, this paper argues that the system suggests the optimal order of modules or topics within the course. In addition to personalized course content, as discussed in this paper, the recommendation system also suggests relevant learning resources to complement the core materials. These supplementary resources, as highlighted in this paper, such as articles, videos, interactive exercises, or recommended readings, are tailored to each student's specific needs. By providing diverse and targeted resources, the system, as detailed in this paper, ensures that students have access to a rich and varied learning experience, thereby promoting a deeper understanding of the subject matter. Moreover, as emphasized in this paper, the recommendation system fosters peer collaboration by suggesting study groups, discussion forums, or project teams based on shared interests, learning styles, or complementary skill sets. By connecting students with like-minded peers, as proposed in this paper, the system encourages active participation, knowledge sharing, and collaborative learning, creating a supportive and engaging learning community. For courses that focus on skill development, as argued in this paper, the recommendation system helps students identify their strengths and weaknesses. By analyzing their performance data, this paper suggests that the system can recommend targeted exercises, projects, or practice materials to improve specific skills. It can also suggest related courses or modules that build upon students' existing knowledge, as detailed in this paper, allowing them to develop a comprehensive skill set. The recommendation system, as presented in this paper, incorporates personalized assessments and feedback mechanisms to evaluate students' progress. It recommends practice quizzes, mock exams, or interactive assessments to help students gauge their understanding and identify areas for improvement. The system also provides tailored feedback, as discussed in this paper, highlighting strengths and offering specific strategies for enhancement, thereby fostering a growth mindset and supporting continuous learning.  Este artigo propõe a integração de um sistema de recomendação em cursos online privados como meio de aprimorar a aprendizagem personalizada. Ao aproveitar o poder da análise de dados e algoritmos, este artigo argumenta que o sistema de recomendação pode personalizar o conteúdo do curso, materiais de estudo e recursos de aprendizagem para atender às necessidades e preferências únicas de cada aluno. O sistema de recomendação, conforme detalhado neste artigo, opera analisando vários fatores, como padrões de aprendizagem dos alunos, dados de desempenho e interesses pessoais. Com base nessa análise, o sistema adapta dinamicamente o currículo do curso para fornecer recursos adicionais e apoio para tópicos que os alunos consideram desafiadores, ao mesmo tempo em que oferece materiais avançados para aqueles que estão progredindo rapidamente. Essa abordagem adaptativa, conforme apresentada neste artigo, garante que cada aluno receba orientação e suporte personalizados, permitindo que eles naveguem pelo curso em seu próprio ritmo. Como delineado, o sistema de recomendação auxilia na criação de trajetórias de estudo personalizadas para os alunos. Ao considerar seus objetivos de aprendizagem e interesses, este artigo argumenta que o sistema sugere a ordem ideal de módulos ou tópicos dentro do curso. Além do conteúdo do curso personalizado, conforme discutido neste artigo, o sistema de recomendação também sugere recursos de aprendizagem relevantes para complementar os materiais principais. Esses recursos complementares, conforme destacado neste artigo, como artigos, vídeos, exercícios interativos ou leituras recomendadas, são adaptados às necessidades específicas de cada aluno. Ao fornecer recursos diversos e direcionados, o sistema, conforme detalhado neste artigo, garante que os alunos tenham acesso a uma experiência de aprendizagem rica e variada, promovendo, assim, uma compreensão mais profunda do assunto. Além disso, conforme enfatizado neste artigo, o sistema de recomendação promove a colaboração entre pares, sugerindo grupos de estudo, fóruns de discussão ou equipes de projeto com base em interesses compartilhados, estilos de aprendizagem ou conjuntos de habilidades complementares. Ao conectar os alunos a colegas com mentalidades semelhantes, conforme proposto neste artigo, o sistema incentiva a participação ativa, a troca de conhecimento e a aprendizagem colaborativa, criando uma comunidade de aprendizado solidária e envolvente. Para cursos que se concentram no desenvolvimento de habilidades, como argumentado neste artigo, o sistema de recomendação ajuda os alunos a identificar seus pontos fortes e fracos. Ao analisar seus dados de desempenho, este artigo sugere que o sistema pode recomendar exercícios direcionados, projetos ou materiais de prática para aprimorar habilidades específicas. Ele também pode sugerir cursos ou módulos relacionados que se baseiam no conhecimento existente dos alunos, conforme detalhado neste artigo, permitindo que eles desenvolvam um conjunto abrangente de habilidades. O sistema de recomendação, conforme apresentado neste artigo, incorpora avaliações personalizadas e mecanismos de feedback para avaliar o progresso dos alunos. Ele recomenda questionários de prática, exames simulados ou avaliações interativas para ajudar os alunos a avaliar seu entendimento e identificar áreas para melhoria. O sistema também fornece feedback personalizado, conforme discutido neste artigo, destacando pontos fortes e oferecendo estratégias específicas para aprimoramento, promovendo assim uma mentalidade de crescimento e apoiando a aprendizagem contínua. &nbsp

Changes in the lipids of frozen chickens

A szerzők fagyasztott, egyes mintáknál előzetesen hőkezelt egyiptomi -csirke zsír- és bőrszövetének összes zsírtartalmát, peroxid-számát, thiobarbitursav-számát és szabad zsírsavtartalmát vizsgálták. A fagyasztást — 20 °C-on végezték, a fagyasztott mintákat — 4 °C-on tárolták. Megállapították, hogy a peroxid-szám, thiobarbitursav-szám, a szabad zsírsav %-os értéke, valamint a lipidtartalom változása a zsír oxidációja és hidrolízise a tárolás során jelentősebben növekedett a hőkezeletlen mintákban, mint a hőkezeitekben. Les auteurs ont étudié, dans des échantillons de poulets d’Egypte, dont quelques-uns avaient subit un traitement thermique préalable, la teneur en graisse totale du tissus adipeux et de la peau, les valeurs de péroxyde et d’acide thiobarbiturique ainsi que la teneur en acides libres. La congélation s’est effectuée ä -2 0 ° C et l ’entreposage des échantillons congelés ä -4 ° С. On a établi que, lors de I’entreposage, les valeurs de péroxyde et d’acide thiobarbiturique, le pourcentage d’acides libres ainsi que les variations de la teneur en lipides, Toxydation et Thydrolyse de la graisse, ont augmenté de tagon plus prononcéc dans les échantillons non traités que dans ceux qui avaient subit un traitement thermique