Mobile Learning: What Guidelines Should We Produce in the Context of Mobile Learning Implementation in the Conflict Area of the Four Southernmost Provinces of Thailand
Notice bibliographique
Résumé
Existing typical room based learning in the four southernmost provinces of Thailand includes several limitations. Physical security is the key issue when making journeys to schools and universities and the destruction of physical buildings also poses concrete limitations to existing room based learning in the affected area. With this phenomenon, the accessibility to physical room based class is problematic and limited. In contrast, the accessibility to mobile networks is getting wider; accessibility to mobile devices is also getting cheaper and easier along the time, thus the investigation on how mobile learning could benefits the learners should be conducted. Consequently the research objectives were constructed which are (1) to estimate the current situation in the four southernmost provinces of Thailand, (2) to identify the limitations of existing room based learning affected by the unrest situation in the area, (3) to explore information from government sources and published papers about mobile technology used in the southernmost provinces of Thailand and (4) to construct initial guidelines and recommendations framework when using mobile technology as a learning environment in the school system of the southernmost provinces of Thailand. In order to achieve these objectives, the literature analysis, focus groups, and semi-structured interviews were conducted. From the analysis of the data collected, it was found that the utilization of mobile technology in the four southernmost provinces of Thailand currently still far behind the idea of what mobile learning technology should be. There are several limitations and thus certain guidelines for the mobile learning implementation should be produced.
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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 | 0,031 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,018 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».