The Development of Instructional Materials E-Learning Based On Blended Learning
Notice bibliographique
Résumé
The use of e-learning is becoming the global issue now. In an educational field, there are many institutions already use it. The study very important aimed to test the feasibility and effectiveness the development of instructional materials e-learning based on the blended learning in audio/radio media development course. The background laid behind the problem is the experience the students had that is having difficulties in developing the audio/radio media manuscript. This caused by the limited time lecturer had to explain the screenwriting material, and duration the students had to write the audio/radio script, so it affected the lack of students’ understanding of the course material also to the students’ scriptwriting result which is not feasible to produce yet. Standard mastery of the subject specified within 6 (six) weeks in maximum, and the students should have been able to develop the script established on the rules of production. Thus, the outcome of this research would be the e-learning-based instructional materials based on blended learning, Semester Lesson Plan (SLP) audio/radio media. This inquiry aims at the improvement of the quality of the work of the audio/radio manuscript. This study implements the Research and Development methodology which is based on the steps generally refers to the opinion of Borg and Gall. The R & D steps was done with modified to simplify it into three main stages, namely the introduction, the development, and testing. Data obtained from the learning experts get the percentage of 91.67%, the course professionals and media specialists each earn a percentage of 100%. Based on these data, the model of blended learning instructional materials for the development of audio/radio media course that have been developed could be the solution of the research question stated that blended learning models of instructional materials that have been evolved are practical for use in learning instructional activity.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».