Notice bibliographique
Résumé
Social media networks are the most important product of the development of computer and communicationtechnologies that affect social life. Social media networks have become a driving force in social and culturaldevelopment, while providing social contact for people. This force has improved its sphere of influence oversocieties in many fields such as health, defense, banking, commerce, marketing and entertainment, especially ineducation, which sometimes have no relationship with each other. This study is a qualitative educational researchbased on content analysis of teacher candidates' research on using social media networks. The study's population iscomposed of 552 teacher candidates who are reached with the help of social media networks. A data collection tooldeveloped by the researcher in order to collect data was used in the research. A personal information sectioncontaining information on the participants and their use of social media networks was used in the first part of the datacollection tool while a form consisting of 7 semi-structured questions was used in the second part. Data wereanalyzed by using descriptive analysis and content analysis for the data obtained from data collection tool. Given thefindings of the study, it is concluded that more than half of teacher candidates participating in the research use socialmedia networks more than once every day; more than half of these candidates use social media networks for 2 to 4hours a day; they mostly use mobile instant messaging tools; the most popular social media networks teachercandidates are Instagram and Facebook; they mostly use social media networks in order to communicate with theirfriends; they attribute different meanings to social media networks and they regard social media tools as apedagogical value.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».