MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2788997911 · doi:10.19173/irrodl.v19i1.3168

A Sharing Mind Map-oriented Approach to Enhance Collaborative Mobile Learning With Digital Archiving Systems

2018· article· en· W2788997911 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Research in Open and Distributed Learning · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Learning in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCollaborative learningInteractivityUsabilityMind mapClass (philosophy)MultimediaEducational technologyMobile deviceWorld Wide WebHuman–computer interactionArtificial intelligenceKnowledge managementMathematics educationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p class="3">With the advances in mobile network technology, the use of portable devices and mobile networks for learning is not limited by time and space. Such use, in combination with appropriate learning strategies, can achieve a better effect. Despite the effectiveness of mobile learning, students’ learning direction, progress, and achievement may differ. Thus, the enhancement of learners’ opinions on the usability and interactivity during mobile learning are challenging issues to overcome. This study developed a sharing mind map-oriented mobile learning system integrated with valuable information preserved in a digital archiving system. In addition to the functions of traditional mind maps, this system also enabled students to complete and record relevant information that they had found onto the mind map and further improve the integrity of their own knowledge. To investigate the effectiveness of this teaching approach, this study added digital archive data and used mind map sharing to help learners develop knowledge. By using the proposed approach, students were able to perform self-assessment on learning content, choose appropriate learning directions, and progress according to their level of learning. At the same time, they could collaboratively learn with peers to engage themselves more deeply in their learning. That is, their learning motivation could be constantly triggered through the observations and sharing of mind maps from one to another. This study selected sixth graders as its research subjects in two classes at the school where one researcher works. There were 31 and 30 valid samples in the experimental group and control group, respectively, with a total of 61 students. The experimental group was conducted by using sharing mind map with corresponding geographical archived information to investigate the effectiveness of sharing mind map (SMM) in mobile learning; on the other hand, the control group was conducted by using a traditional learning approach. The outcomes indicate that students’ learning performance could be enhanced by using archived information SMM mobile learning.</p>

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,604
Score d'incertitude au seuil0,924

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,364 · 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