แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Technology-assisted learning on embedded systems with multi-single board

Organization : Suan Sunandha Rajabhat University. Faculty of Industrial Technology
Email : sethakarn.pr@ssru.ac.th

Organization : Mahanakorn University of Technology. Faculty of Engineering and Technology
Email : ssuchada@mut.ac.th
keyword: Technology-Assisted Learning
LCSH: Embedded computer systems
; Multi-single board
LCSH: Single-board computers
Abstract: Technology-assisted learning (TAL) has become an important part of inspiration for engineering education for both teachers and students to support the idea in the learning process. Attitude and passion are the most important motivation driven for the learning method. Embedded systems are the key point of future technology which works as a microprocessor-based computer hardware system with software that is expected to continue growing rapidly driven by the recent technology of the Internet of Things (IoT). The single-board computer is generally used as the embedded computer controller development. The objectives of this study are to improve the engineering skills following the digital system design for undergraduate computer engineering and to investigate the influence of learning process on students’ perspective of TAL. Results show significantly greater learning effectiveness with proposed TAL than with conventional learning. Influences on the effectiveness and outcomes of technology-assisted learning have been noticed and improved. The interaction effect for solving troubleshoots has been observed
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2021
Modified: 2023-03-22
Issued: 2023-03-22
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In Suranaree University of Technology and Electrical Engineering Academic Association. The 2021 International of Power, Energy, and Innovations (ICPEI 2021) (pp.191-194). Nakhon Ratchasima : Suranaree University of Technology
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 ICPEI 2021pp.191-194.pdf 704.17 KB
ใช้เวลา
0.023928 วินาที

Sethakarn Prongnuch
Title Contributor Type
Capacity planning of access point deployment for indoor positioning system
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Aphirak Thitinaruemit;Suchada Sitjongsatapom;Sethakarn Prongnuch

บทความ/Article
Technology-assisted learning on embedded systems with multi-single board
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Sethakarn Prongnuch;Suchada Sitjongsataporn

บทความ/Article
Diffusion mixed-node recursive least square-based algorithm over adaptive network
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Suchada Sitjongsataporn;Sethakarn Prongnuch;Theerayod Wiangtong

บทความ/Article
Design and implementation of decisioning system for WiFi access point installation using genetic algorithm
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Aphirak Thitinaruemit;Suchada Sitjongsataporn;Sethakarn Prongnuch

บทความ/Article
Suchada Sitjongsataporn
Title Contributor Type
Analysis of new variable step-size NLMS-based algorithm for OFDM systems
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีมหานคร
Suchada Sitjongsataporn

บทความ/Article
Small and medium-sized enterprise cockle size sorting machine using PLC system
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Suchada Sitjongsataporn;Nattapong Paenoi

บทความ/Article
Technology-assisted learning on embedded systems with multi-single board
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Sethakarn Prongnuch;Suchada Sitjongsataporn

บทความ/Article
A CCII-Based electrocardiogram amplifier with DC suppression
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Panlop Pantuprecharat;Suchada Sitjongsataporn;Prajuab Pawarangkoon

บทความ/Article
Coordinated-axis weight for real-time trace transform
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Nattapong Jundang;Suchada Sitjongsataporn

บทความ/Article
Reinforced deep learning by discriminant feature trace transform
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Nattapong Jundang;Suchada Sitjongsataporn

บทความ/Article
Adaptive orthogonal gradient algorithm based on fair cost function
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Suchada Sitjongsataporn;Theerayod Wiangtong

บทความ/Article
Applied Depthwise separable-based convolutional neural network classification on MobileNet algorithm for human fall detection
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Pipat Sakarin;Suchada Sitjongsataporn

บทความ/Article
Adaptive set-membership partial update orthogonal gradient algorithm with weighted average method
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Suchada Sitjongsataporn

บทความ/Article
Multitask diffusion adaptive tuning affine projection algorithm for distributed model
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Suchada Sitjongsataporn;Theerayod Wiangtong

บทความ/Article
Light-weight gated recurrent unit for electroencephalogram emotion classification
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Suchada Sitjongsataporn;Du, Wenzhang;Pipat Sakarin

บทความ/Article
Diffusion mixed-node recursive least square-based algorithm over adaptive network
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Suchada Sitjongsataporn;Sethakarn Prongnuch;Theerayod Wiangtong

บทความ/Article
Design and implementation of decisioning system for WiFi access point installation using genetic algorithm
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Aphirak Thitinaruemit;Suchada Sitjongsataporn;Sethakarn Prongnuch

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.104