Educating Nonlinearly and Visually in the Digital Knowledge Age: A Delphi Study
Notice bibliographique
Résumé
This longitudinal, qualitative and Delphi technique-designed research study sought a reasonable consensus for identifying and prioritizing the best and most appropriate Web 2.0/3.0 nonlinear visual tools that can revolutionize the educational processes of thinking, teaching, learning, and leading in the digital knowledge age. The study also sought reasonable agreement on the criteria to measure the educational success of these new breeds of information and communication technology (ICT) tools. The results were very promising. The Delphi ICT experts, 80 personnel in total, reached significant agreement on the issues that were carefully deliberated in this study. The Delphi participants prioritized a list of the most relevant, reliable, and appropriate Web 2.0/3.0 nonlinear visual tools that can enhance the educational processes of thinking, teaching, learning, and leading in the digital knowledge age. Additionally, the participants recognized and prioritized certain criteria (i.e., measurements, standards, factors, benchmarks, and principles) that can assess and measure the success of Web 2.0/3.0 nonlinear visual tools and any ICT platform from educational perspectives. No significant differences were found among the Delphi subgroups when inferential statistics were performed. The qualitative nature of the Delphi technique research design, the deployment period, and the capability of examining a large sample size of ICT experts all notably helped in strengthening the statistical significance, reliability, and confidence in the collected data. The findings of this study comply with the postulated assumptions. These results can assist academics, educators, instructional technology leaders, practitioners, administrators, and policy and decision makers in ascertaining and defining appropriate solutions to educational challenges.
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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 | 0,067 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».