Leping Liu, Ph.D.

정량적 방법 및 학습 과학 교수
Leping 최고 추천 카지노 사진

요약

커리큘럼 이력서

dr. Leping Liu는 최고 추천 카지노, 연구 및 서비스를 포함한 미국의 두 대학에서 20 년 이상의 고등 최고 추천 카지노 업무를 수행하고 있으며, 대학원 프로그램 개발 및 관리 및 부서장으로서의 행정 업무 경험이 있습니다.학교 컴퓨터, 편집장최고 추천 카지노 및 학습 기술의 국제 기술 저널.

최고 추천 카지노

Ph.D., 네바다 대학교, 통계학 정보 기술, 리노
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프로그램 작업

프로그램 코디네이터 : Ph.D. 최고 추천 카지노에서 최고 추천 카지노의 정보 기술에 중점을 둡니다

새로운 프로그램 개발

  • M.S. 온라인 학위 : 최고 추천 카지노 기술 및 학습 설계
  • 대학원/학부 증명서 : 최고 추천 카지노 설계 및 기술

코스 가르침

  • EDRS 771 특별 주제 : 최고 추천 카지노의 다단계 모델링
  • EDRS 740 고급 최고 추천 카지노 측정 및 통계
  • EDRS 741 최고 추천 카지노 I (비모수 통계)의 응용 연구 설계 및 분석
  • EDRS 743 최고 추천 카지노 II의 응용 연구 설계 및 분석 II (고급 다변량 분석)
  • CEP 426/626 최고 추천 카지노의 고급 웹 디자인*
  • CEP 485/685 고급 기술 통합 방법*
  • CEP 486/686 지시를위한 디지털 시각 응용 프로그램 디자인*
  • CEP 720 최고 추천 카지노 설계 및 정보 기술*
  • CEP 725 정보 기술 평가*
  • CEP 613/413 컴퓨터 통신 기술
  • CEP 617/417 정보 기술의 현장 작업 및 실습
  • CEP 611/411 최고 추천 카지노 정보 기술의 프로그래밍 언어
  • CEP 610 최고 추천 카지노의 정보 기술
  • CEP 612/412 최고 추천 카지노 및 학습에 정보 기술을 사용하는 방법
  • CEP 425/625 온라인 최고 추천 카지노 및 학습 디자인*
  • CEP 620 경력 개발 및 정보 기술*
  • CEP 605 상담 및 정보 기술*
  • CEP 790 세미나 - 정보 기술 저널을위한 학문적 글쓰기
  • CEP 790 세미나 - 최고 추천 카지노 정보 기술 연구 및 출판*
  • CEP 790 세미나 - 로지스틱 회귀
  • CEP 790 세미나-멀티 모델링 방법
  • CEP 790 세미나 - 성향 점수 일치
  • CEP 790 세미나-메타 분석*
  • CEP 790 세미나 - 최고 추천 카지노 사진*
  • CEP 710 온라인 프로그램 관리*
  • EDU 204 최고 추천 카지노 기술
  • EDU 214 기술을 사용하여 교사 준비

*새로 개발 된 과정

최근 연구 및 출판물

참조 저널의 기사

Liu, L. (2022). 최고 추천 카지노 기술 연구의 정량적 컨텐츠 분석 방법 : DCAM (Decinsing, Coding, Analyzing and Modeling).Journal of Educational Technology Development and Exchange, 15(1), 19-46.

Xie, T., Zheng, L., Liu, G., & Liu, L. (2022). 컴퓨터의 자기 효능, 인식 된 몰입 및 가상 현실 훈련 시스템 사용 의도 간의 구조적 관계 탐색.가상 현실, (2022). https://doi.org/10.1007/s10055-022-00656-0 if : 5.095

Hanselman, K., & Liu, L. (2021). 초기 게시물 및 동료 참여의 특성 : 온라인 토론에서 사회적 존재를위한 밀도 점수 분석.Journal of Educational Technology Development and Exchange, 14(2), 41-74. doi : 10.18785/jetde.1402.03

Bacon, S., & Liu, L. (2021). 참여 생성 5thCOVID-19 비상 사태 : 동기 대 비동기 학습 활동.최고 추천 카지노 및 학습 기술 저널, 17(1), 47-61.

Chen, L., Liu, L., & Thethway, P. (2021). 원격 학습을위한 다층 비디오 사용 : 세션 지침, 컨텐츠 최고 추천 카지노 및 활동의 비디오.학교의 컴퓨터, 38(4), 322-353. https://doi.org/10.1080/07380569.2021.1989220

Liu, L., Chen, L., & Pugh, K. (2021). Covid-19의 온라인 최고 추천 카지노 및 학습 : 도전과 기회. 학교의 컴퓨터, 38(4), 249-255. https://doi.org/10.1080/07380569.2021.1989244

Liu, L., Chen, L., & Li, W. (2020-2021). 과학, 수학 및 공학의 기술 기반 학습에 대한 영향력있는 요소 (MSE) : 305 연구의 사례 분석.최고 추천 카지노 및 학습 기술 저널, 16(2), 106-128. https://doi.org/10.37120/ijttl.2020.16.2.04

Chen, L., & Liu, L. (2020). 최고 추천 카지노 기술 연구에서 리 커트 규모 데이터를 분석하는 방법.Journal of Educational Technology Development and Exchange, 13 (2), 37-57179977_179980 https : //doi.org/10.18785/jetde.1302.04

Chen, L.; & Liu, L. (2020).학교의 컴퓨터, 37(2), 116-140. doi : 10.1080/07380569.2020.1756648

Michaels, C., & Liu, L. (2020). 4 개의 경력 및 기술 최고 추천 카지노 (CTE) 프로그램 영역의 고등학교 졸업생들 사이의 학업 성취도 차이최고 추천 카지노 및 학습 기술 저널, 15(2), 109-125. https://doi.org/10.371220/ijttl.2019.15.2.03

Locquiao, J., Abernathy, T. V., Mesina, O.L., & Liu, L. (2020). 특정 학습 장애가 있거나없는 학생들을위한 결석과 통과 시험의 관계.

Liu, L., Chen, L., & Li, W. (2019). 역동적 인 학습의 소셜 미디어 : 물류 및 영향력있는 요인.Journal of Educational Technology Development and Exchange, 12(1), 33-57. doi : 10.18785/jetde.1201.03

Chen, L., & Liu, L. (2019). 최고 추천 카지노 기술 연구에서 통계적 힘의 컨텐츠 분석 : 표본 크기 문제.최고 추천 카지노 및 학습 기술 저널, 15(1), 49-75.

Chen, L., & Liu, L. (2018). 온라인 과정에서 강사의 컨텐츠 디자인 자체 평가.최고 추천 카지노 및 학습 기술 저널, 14(1), 24-41.

Liu, L., & Chen, L. (2018). 온라인 학습을 향상시키기 위해 웹 비디오 회의를 통한 동기 평가 수행 : 비모수 분석을 통한 사례 결과.Journal of Educational Technology Development and Exchange,11(1), 45-64. doi : 10.18785/jetde.1101.04

Liu, M., Liu, L., & Liu, L. (2018). 그룹 인식은 온라인 협력 작문에서 학생 참여를 증가시킵니다.인터넷 및 고등 최고 추천 카지노, 28(2018), 1-8. if : 6.56

Liu, L., Liang, Y., Li, W. (2017). 온라인 학습의 동적 평가 및 예측 : 작업 추천 시스템에서 협업 필터링 방법 탐색.최고 추천 카지노 및 학습 기술 저널, 13(2), 103-117.

Dini, D. & Liu, L. (2017). 게임 화 된 사진 학습의 본질적인 동기 부여 요인 : 직간접 효과.Journal of Educational Technology Development and Exchange,10(2), 1-24. doi : 10.18785/jetde.1002.01

books

Liu, L., & Gibson, D. (2019, eds.). 기술 및 교사 최고 추천 카지노의 연구 하이라이트.

Liu, L., & Li. W. (2014).신흥 기술 통합 : 설계 및 최고 추천 카지노. 보스턴, MA : 피어슨.

Liu, L. (2009).멀티미디어 애플리케이션 및 전자 포트폴리오 개발. 보스턴, MA : 피어슨 출판

Liu, L. (2008).최고 추천 카지노자를위한 현대 기술 : 응용 및 통합. 보스턴, MA : 피어슨 출판.

Hinkle, D.E., Liu, L., & Cox, J. R. (2003).행동 과학에 대한 적용 통계 : 통계 개념 적용 통합 문서(5th). 보스턴 : Houghton Mifflin Co.

Liu, L., Hinkle, D.E., & Jurs, S. G. (2003). 행동 과학에 대한 적용 통계 : 시험 은행 및 솔루션 매뉴얼 (5th ed.).

Liu, L., Johnson, L., Maddux, C., & Henderson, N. (2002, eds.)최고 추천 카지노 정보 기술의 평가 및 평가.New York : Haworth.

저널 편집

Chen, L., Liu, L., & Pugh, K. (2021). K-12 및 고등 최고 추천 카지노에서의 기술의 도전 : 전 세계 유행성을 다루는 것.학교 컴퓨터. 영국 런던 : 테일러 & 프랜시스.

심판 책/절차의 기사

Liu, L. & Li, W. (2022). 교사 최고 추천 카지노 온라인 과정에서 마이크로 학습 내용을 만드는 설계 및 방법.

Mutiga, A., Liu, L. & Li, W. (2022). 지난 5 년 동안 교사들이 사용하는 온라인 최고 추천 카지노 기술 기술을 탐구하는 문헌 검토 분석 (2017-2021).

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Chen, L. & Liu, L. (2022). 대면 과정에서 학생들의 성과와 최고 추천 카지노 통계에 대한 비동기 온라인 과정을 비교합니다.

Pourgholaminejad, S., Liu, L., & Li, W. (2022). WAAM (Web Accessibility Acceptance Model)을 사용하여 액세스 가능한 온라인 코스 디자인을 채택하려는 교수진의 의도를 평가합니다.

Liu, L, & Chen, L. (2021). 온라인 학생들의 통계 학습을위한 동기 대화식 활동을 통한 문제 해결 기반 평가.

Chen, L., & Liu, L. (2021). 강력한 코스 디자인,시기 적절한 피드백 및 비상 상황을 다루기위한 유연성의 조합.

Liu, L., & Chen, L. (2020). 교사 최고 추천 카지노 학생들이 기술 통합 최고 추천 카지노 및 학습에 접근 할 수 있도록 준비합니다.

Chen, L., & Liu, L. (2020). 정보 기술 및 교사 최고 추천 카지노의 현재 연구 실무 : 정량적 설계 및 효과 크기.

Chen, L., & Liu, L. (2020). 온라인 토론에서 통합 수준;

Liu, L., Chen, L., Li, W., Hanselman, K., & Zou, C. (2019). 최고 추천 카지노용 비디오의 온라인 평가 : 웹 컨퍼런스 및 컨텐츠 분석 도구 사용.

Chen, L., & Liu, L. (2019). 정보 기술 및 교사 최고 추천 카지노 연구를위한 제안 된 효과 규모 추정 방법.

Hanselman, K., Zou, C., & Liu, L. (2019). 표준 기반 교사 최고 추천 카지노 과정 설계.

Li, W., Liu, L., & Wang, P. (2018). 데이터 시각화 도구를 사용하여 최고 추천 카지노용 비디오의 품질 평가.

Pugh, K. L. Liu, L., & Wang, P. (2018). K-12 국경 지구의 기술 통합.

Liu, L., Chen, L., Li, W., Zou, C., & Pugh, K. (2018). 학생이 온라인 과정에서 학습 결과를 식별하고 평가하기 위해 웹 컨퍼런스를 수행합니다.

Liu, L., Li, W., & Dini, D. (2017). 교사 최고 추천 카지노 온라인 과정의 접근성 : UDL 주입 기술 통합 모델을 통한 설계 및 평가.

Lee, A., & Liu, L. (2017). 온라인 커뮤니케이션에서 Second Life 사용에 대한 학생의 인식 : 사례 연구.

Dini, D., & Liu, L. (2017). 문자 최고 추천 카지노을위한 단어없는 스토리 북 개발 : 학생 학습 및 제품 개발을위한 증강 현실의 독특한 사용.

국내 및 국제 회의에서 발표 :

Liu, L. (2022). 출판에 대한 글쓰기 : 학생 학습의 영향을 평가하려면 전화합니다.

Liu, L. (2022). 온라인 학습을위한 마이크로 학습 컨텐츠의 설계 및 개발.

Liu, L., Zhan, H., & Wang, P. (2022). 학생 학습에서 UX 디자인 및 UX-ED 디자인.

Liu, L, & Li, W. (2022). 교사 최고 추천 카지노 온라인 과정에서 마이크로 학습 컨텐츠를 만드는 설계 및 방법.

Fadipe A., & Liu, L. (2022). 교사 및 유용한 기술 도구를위한 프로젝트 관리 기술.

Mutiga, A., Liu, L., & Li. W. (2022).

Pourgholaminejad, S., Liu, L., & Li, W. (2022). WAAM (Web Accessibility Acceptance Model)을 사용하여 액세스 가능한 온라인 코스 디자인을 채택하려는 교수진의 의도를 평가합니다.

Chen, L. & Liu, L. (2022). 대면 과정에서 학생들의 성과와 최고 추천 카지노 통계에 대한 비동기 온라인 과정을 비교합니다.

Liu, L, & Chen, L. (2021). 온라인 학생들의 통계 학습을위한 동기 대화식 활동을 통한 문제 해결 기반 평가.

Chen, L., & Liu, L. (2021). 강력한 코스 디자인,시기 적절한 피드백 및 비상 상황을 다루기위한 유연성의 조합.

Liu, L., Zhan, H., Marriott, H., Meng, N., & Shen, H. (2021). 최고 추천 카지노의 VR/AR/XR : 간단한 검토 및 내용 분석.

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Liu, L., & Chen, L. (2020). 기술 통합 최고 추천 카지노 및 학습을 평가하도록 교사 최고 추천 카지노 학생들을 준비합니다.

Chen, L., & Liu, L. (2020). 정보 기술 및 교사 최고 추천 카지노의 현재 연구 실무 : 정량적 설계 및 효과 크기.

Chen, L., & Liu, L. (2020). 온라인 토론에서 통합 수준;

Liu, L., Han, X., Gibson, D., Kerrigan, S., & Vuthaluru, R. (2019). 온라인 과정의 동적 메타 평가 : 강사의 노력의 자체 평가 및 학습자 상호 작용의 네트워크 설계.

Liu, L., Chen, L., Li, W., Hanselman, K., & Zou, C. (2019). 최고 추천 카지노용 비디오의 온라인 평가 : 웹 컨퍼런스 및 컨텐츠 분석 도구 사용.

Chen, L., & Liu, L. (2019). 정보 기술 및 교사 최고 추천 카지노 연구를위한 제안 된 효과 규모 추정 방법.

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Liu, L. (2019). 효과 크기 : 1424 통계 테스트를 비판적으로 검토 한 초기 결과.

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Liu, L. (2019). 최고 추천 카지노에서 인공 지능의 통찰력 : 연구와 실습.

Liu, L. (2019). 고품질 연구 : 문제, 팁,주의 및 기술 도구를 작성하고 게시하도록 영감을줍니다.

Liu, L., Han, X., & Lin, L. (2019). 편집자를 만나십시오.

Liu, L. (2019). 현재 최고 추천 카지노 기술 연구의 문제 : 효과 크기, 전력 분석, 설계 및 데이터 유형.

Liu, L. (2019). 현재 최고 추천 카지노 기술 연구의 문제 : 효과 크기, 전력 분석, 설계 및 데이터 유형.

Liu, L. (2018). 최고 추천 카지노에서 인공 지능의 통합 : 교사와 연구원의 관점에서.

Liu, L. (2018). 최고 추천 카지노에서 인공 지능의 통합 : 교사와 연구원의 관점에서.

Liu, L. (2018). 동적 학습 및 평가를위한 역동적 인 최고 추천 카지노 설계 모델.

Liu, L. (2018). 최고 추천 카지노 설계의 역동적 인 모델 : 동적 평가 및 예측.

Lee, A., & Liu, L. (2018). LMS 플랫폼 간의 마이그레이션은 석사 수준의 학생들의 성공에 영향을 미칩니다 : 프로그램 변경 평가.

Liu, L., Gibson, D. (2018). 역동적 인 최고 추천 카지노 설계 및 동적 평가 모델 : 교사 최고 추천 카지노 온라인 과정에 적용.

Li, W., Liu, L. & Wang, P. (2018). 데이터 시각화 도구를 사용하여 최고 추천 카지노용 비디오의 품질 평가.

Pugh, K. L. Liu, L., & Wang, P. (2018). K-12 국경 지구의 기술 통합.

Liu, L., Chen, L., Li, W., Zou, C., & Pugh, K. (2018). 온라인 과정에서 학생 신원을 확인하고 학습 결과를 평가하기 위해 웹 컨퍼런스를 수행합니다.

Liu, L. (2017). 동적 최고 추천 카지노 설계 및 학습 분석의 초기 모델 : 동적 평가 및 예측의 힘.

Liu, L., & Gibson, D. (2017). 교사 최고 추천 카지노 및 학습 분석 기술의 연구 하이라이트 : 출판에 대한 글쓰기.

Dini, D., & Liu, L. (2017). Aurasma와 함께 텍스트없는 스토리 북 만들기 : 학생 학습 및 제품 개발을위한 증강 현실의 독특한 사용.

Liu, L., Li, W., & Dini, D. (2017). 교사 최고 추천 카지노 온라인 과정의 접근성 : UDL 주입 기술 통합 모델을 통한 설계 및 평가.

Lee, A., & Liu, L. (2017). 온라인 커뮤니케이션에서 Second Life 사용에 대한 학생의 인식 : 사례 연구.

최근 보조금

Chu, P., Liu, L. Co-Pi, Chen, L., & S. S. (2022). 문의 관점 커뮤니티에서 광업 공학 최고 추천 카지노을 개선하기 위해 가상 현실 및 동적 평가를 활용하는 영향.

Chen, L., & Liu, L Co-Pi. (2022).

Liu, L. 프로젝트 평가자 : Zhu, X et al., (2021)의 NSF Reu Grant. REU 사이트 : 바이오 센싱 학부생을위한 연구 경험, $ 400K.

Liu, L. 프로젝트 평가자 : Shen, Y., Wan, S., et al., (2019)의 NSF Reu Grant. REU 사이트 : Biomimetic and Soft Robotics (Biosoro) : 생물학적 영감에서 엔지니어링 메커니즘에 이르기까지.

Liu, L. 프로젝트 평가자 : NSF 17-542 Shan, W. & Shen, Y. (2017). REU 사이트 : 생체 모방 및 소프트 로봇 공학 : 재료, 역학 및 메커니즘.

Liu, L. 프로젝트 평가자 : NSF CBET-1352006 보조금 : Shen, Y. et al. (2014).

Zhu, X., Liu, L. (Co-Pi), & Shen, Y. (2010-2012). 대학 생물 의학 공학을위한 고등학생 준비 : 오리엔테이션 및 실습 경험.

어워드

  • Education and Human Development의 뛰어난 교수 연구 상 (2021).
  • 뛰어난 서비스 상 (2019), 선임 서적으로 뛰어난 리더십 및 서비스를 인정하여
  • 편집자기술 및 교사 최고 추천 카지노의 연구 하이라이트. 교사 최고 추천 카지노의 정보 기술 협회 (사이트/AACE).
  • 뛰어난 리더십 및 서비스를 선임 서적 편집자로 인정 한 뛰어난 서비스 상 (2018)기술 및 교사 최고 추천 카지노의 연구 하이라이트. 교사 최고 추천 카지노의 정보 기술 협회 (사이트/AACE).
  • 뛰어난 포스터 상 (2017), 정보 기술 및 교사 최고 추천 카지노 협회 2017 컨퍼런스. - Dini, D., & Liu, L.
  • 뛰어난 행정 전문가 상 (2017), 최고 추천 카지노 기술의 국제 중국 사회.
  • 특별 기부금 상 (2017), 최고 추천 카지노 기술의 국제 중국 사회.