The contribution of the Internet into learning
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, the expansion of the Internet is, undoubtedly, widespread and has developed a new socio-economic environment, where information, innovation and knowledge play a primary role. Through its multiplicity the Internet constitutes probably the best way for accessing entertainment, learning and information, as well as for establishing socialization processes and communication among people.This paper examines issues related to the learning process, the learning environments developed by the new virtual reality and the relationship between learning and the Internet, with a particular focus on the impact of the Internet on informal learning processes. The survey mainly aims at investigating university students’ beliefs about the impact of the Internet on the learning process. The sample is comprised by 390 students from various Greek university departments, 160 (41%) males and 230 (59%) females. The majority of the students believe that the Internet can significantly contribute into the learning process. More specifically, they state that the Internet use can improve learners’ academic performance, promote research skills and critical thinking, encourage independent or collaborative learning, enhance motivation, strengthen self-confidence and improve the teaching methods. It facilitates the access to information that the educational system fails to provide, and offers knowledge, frequently more useful than that provided by the courses, complementing, thus, “formal” learning. The research findings also show a differentiation in Internet use, which is associated with the educational level of students’ parents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».