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Publication
Development of an e-learning platform: application to sleep medicine
| Name: | Description: | Size: | Format: | |
|---|---|---|---|---|
| 23.64 MB | Adobe PDF |
Abstract(s)
This thesis addresses the need for specialized educational tools in sleep medicine by designing an
e-learning platform for clinicians, students, and the public interested in sleep quality analysis (as
the considered use case). Despite increasing research and public awareness about sleep disorders,
a persistent gap in accessible, interactive, and effective educational resources. The platform was
developed using Docker, ReactJS for its intuitive front-end, Laravel for robust back-end function ality, PostgreSQL for reliable database management, and Nginx for efficient server performance.
Adopting a single-page application architecture also ensures a seamless, responsive user experience
across devices. Extensive quantitative evaluations assessed performance metrics such as application
programming interface response time, memory usage, central processing unit utilization, network
latency, database efficiency, and web performance. Qualitative assessments validated the platform’s
effectiveness through user feedback, usability testing, and surveys. Users reported increased engage ment, improved comprehension of sleep concepts, and enhanced interaction through dynamically
generated quizzes and modules. The integration of large language models further elevated educa tional interactions by generating context-sensitive quiz questions and real-time evaluations. The
work highlights the platform’s role in providing new ways to improve educational experiences in
sleep medicine. Furthermore, the platform’s flexibility and scalability also suggest adaptability
across diverse medical education settings, supporting constant learning and better clinical results.
Additionally, the platform can be adapted to other e-learning scenarios and scientific fields, with
minimal adjustments. Regarding future recommendations, robust security, optimized scalability,
and user-centric design are pointed out as important points to guarantee long-term sustainability
and broader adoption in medical education.
Esta tese aborda a necessidade de ferramentas educacionais especializadas em medicina do sono, através da conceção de uma plataforma de e-learning destinada a clínicos, estudantes e ao público em geral interessado na análise da qualidade de sono (caso de estudo considerado). Apesar do aumento da investigação e da consciencialização pública sobre os distúrbios do sono, permanece uma lacuna significativa em recursos educativos acessíveis, interativos e eficazes. A plataforma foi desenvolvida utilizando Docker, ReactJS para um front-end intuitivo, Laravel para uma robusta funcionalidade back-end, PostgreSQL para uma gestão segura da base de dados, e Nginx para desempenho eficiente do servidor. A adoção de uma arquitetura de aplicação de página única asse gura também uma experiência de utilizador fluida e responsiva em diversos dispositivos. Avaliações quantitativas extensivas analisaram métricas de desempenho como tempo de resposta da interface de programação de aplicações, uso de memória, utilização da unidade central de processamento, latência da rede, eficiência da base de dados e desempenho web. Avaliações qualitativas validaram a eficácia da plataforma através do feedback dos utilizadores, testes de usabilidade e inquéritos. Os utilizadores relataram maior envolvimento, melhor compreensão dos conceitos relacionados com o sono e interações melhoradas por meio de módulos e questionários gerados dinamicamente. A inte gração de grandes modelos de linguagem fortaleceu ainda mais as interações educacionais ao gerar questões contextuais e avaliações em tempo real. Este trabalho sublinha o papel da plataforma na disponibilização de novos métodos para melhorar as experiências educativas na área da medicina do sono. Além disso, a flexibilidade e escalabilidade da plataforma sugerem a sua adaptabilidade a diversos contextos de educação médica, promovendo a aprendizagem contínua e melhores resul tados clínicos. Adicionalmente, a plataforma pode ser adaptada a outros cenários de e-learning e áreas científicas com ajustes mínimos. Quanto às recomendações futuras, salienta-se a importância da segurança robusta, escalabilidade otimizada e design centrado no utilizador, como aspetos fun damentais para garantir a sustentabilidade a longo prazo e uma adoção mais ampla na educação médica.
Esta tese aborda a necessidade de ferramentas educacionais especializadas em medicina do sono, através da conceção de uma plataforma de e-learning destinada a clínicos, estudantes e ao público em geral interessado na análise da qualidade de sono (caso de estudo considerado). Apesar do aumento da investigação e da consciencialização pública sobre os distúrbios do sono, permanece uma lacuna significativa em recursos educativos acessíveis, interativos e eficazes. A plataforma foi desenvolvida utilizando Docker, ReactJS para um front-end intuitivo, Laravel para uma robusta funcionalidade back-end, PostgreSQL para uma gestão segura da base de dados, e Nginx para desempenho eficiente do servidor. A adoção de uma arquitetura de aplicação de página única asse gura também uma experiência de utilizador fluida e responsiva em diversos dispositivos. Avaliações quantitativas extensivas analisaram métricas de desempenho como tempo de resposta da interface de programação de aplicações, uso de memória, utilização da unidade central de processamento, latência da rede, eficiência da base de dados e desempenho web. Avaliações qualitativas validaram a eficácia da plataforma através do feedback dos utilizadores, testes de usabilidade e inquéritos. Os utilizadores relataram maior envolvimento, melhor compreensão dos conceitos relacionados com o sono e interações melhoradas por meio de módulos e questionários gerados dinamicamente. A inte gração de grandes modelos de linguagem fortaleceu ainda mais as interações educacionais ao gerar questões contextuais e avaliações em tempo real. Este trabalho sublinha o papel da plataforma na disponibilização de novos métodos para melhorar as experiências educativas na área da medicina do sono. Além disso, a flexibilidade e escalabilidade da plataforma sugerem a sua adaptabilidade a diversos contextos de educação médica, promovendo a aprendizagem contínua e melhores resul tados clínicos. Adicionalmente, a plataforma pode ser adaptada a outros cenários de e-learning e áreas científicas com ajustes mínimos. Quanto às recomendações futuras, salienta-se a importância da segurança robusta, escalabilidade otimizada e design centrado no utilizador, como aspetos fun damentais para garantir a sustentabilidade a longo prazo e uma adoção mais ampla na educação médica.
Description
Keywords
Medicina do sono Plataforma de e-learning Análise do sono Docker Aplicação de página única Grandes modelos de linguagem Sleep medicine E-learning platform Sleep analysis Docker containerization Single page application Large language models Informatics Engineering . Faculdade de Ciências Exatas e da Engenharia