MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2710712215 · doi:10.5430/ijhe.v6n3p188

Economic Learning Media Development Based on Local Locality

2017· article· en· W2710712215 sur OpenAlexvenueno aff
Rizali Hadi, Supriyanto Supriyanto, Mahmudah Hasanah

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Curriculum and Learning Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLocalityAudio visualCompetence (human resources)Mathematics educationClass (philosophy)Principal (computer security)Visual mediaQualitative researchComputer scienceSociologyPsychologyMultimediaArtificial intelligenceSocial scienceSocial psychologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to describe the learning medium of economic education at senior High School in Banjarmasin with media based on local wisdom.This research uses qualitative method as developed by Miles & Huberman, starting from data collection, data reduction data display, and then made conclusion. Data were collected in the order of Basic Competence (KD) of Economics lesson, from Class X, XI, and XII. The data are grouped into media that are (a) audio, (b) visual, and (c) audio & visual. Respondents are economic teachers, MGMP Economics, the school, especially the principal in question.From this research, it is known that the use of learning media based on local wisdom in high school in Banjarmasin City has been done mostly using audio, visual or audio & visual media, in every Basic Competence (KD) of economic learning. Already there are inserted with the media based on local wisdom, but has not been explored to the fullest.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,390 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Higher EducationMême sujetEducational Curriculum and Learning MethodsTravaux en français237 207