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Enregistrement W2737165467 · doi:10.56059/jl4d.v4i2.219

Use of Tablet Computers to Improve Access to Education in a Remote Location

2017· article· en· W2737165467 sur OpenAlexaff
Mohamed Ally, Venkataraman Balaji, Anwar Abdelbaki, Ricky Cheng

Notice bibliographique

RevueJournal of Learning for Development · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Learning in Education
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesQatar Foundation
Mots-clésInternet accessThe InternetFlexibility (engineering)Mobile technologyDigital learningMultimediaComputer scienceTest (biology)M-learningActive learning (machine learning)Mobile deviceWorld Wide WebMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A research project was carried out in using mobile learning to increase access to education. This project is contributing to the achievement of Goal 4 of the Sustainable Development Goals (SDGs), which is to “Ensure inclusive and equitable quality education and promote lifelong learning opportunities for all”. The mobile learning project involved the use of mobile technology to deliver learning materials to students to provide flexibility of access. Students used tablet computers to access electronic learning materials from the Aptus local server without having to connect to the Internet. The Aptus system is portable and was designed by the Commonwealth of Learning to allow learners to connect to digital learning platforms and access course materials without the need for Internet access. The project was implemented in a school in Pakistan. A total of 74 Grade 8, 9, and 10 students were involved in this project. The research revealed a positive impact on students and on learning as a result of their participation in the mobile learning project: students were better able to use the mobile technology for learning. Both students and parents also indicated that the project increased the students’ knowledge on the use of tablets for learning. Parents indicated that the mobile learning project increased their childrens’ interest in studying. Teachers also acknowledged that the students were taking more interest in classroom learning and concentrated on their tablets during study. Students were tested before and after they were supplied with content on their tablets. The post-test scores were significantly higher than the pre-test scores, indicating the use of the tablets for learning improved students’ performance.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeObservationnel
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

Citations21
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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