The Development of Media Activities by Undergraduate Students in Order to Promote Agricultural Tourism Community Enterprise According to the Principles of Social Service Learning and Community-Based Leaning
Notice bibliographique
Résumé
This research was aimed to develop media activities by undergraduate students to promote agricultural tourism community enterprise according to the principles of social service learning and community-based learning, 2) to evaluate the quality of such media activities, 3) to measure the income of the community after the development of media activities, and 4) to evaluate the satisfaction and the learning achievements of the sampling group. This research was conducted in the second semester of the academic year 2016. There were 5 important phases as in 1) Survey on the concepts and the community’s demands, 2) Development of media activities according to ADDIE Model, 3) Evaluation of the quality by 9 experts and the results showed that the contents were of good quality (=4.33, SD=0.63) and that the presentation was of good quality (=4.48, SD=0.54), 4) Measurement of the income of 34 persons in the community and it showed an average income of 6000 to 12000 Baht, or 15% increase, and the satisfaction of the local shops was at the highest level (=4.66, SD=0.54), and 5) Evaluation of the satisfaction and the learning achievements of 79 undergraduate students showed that the students expressed the highest level of satisfaction (=4.70, SD=0.26). After Action Review (AAR) showed that the learning achievements were good because students gained practical knowledge and used their experience in every step of their activities.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».