A Comparison of the Uptake of Two Research Models in Mobile Learning: The FRAME Model and the 3-Level Evaluation Framework
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.
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses the diffusion of two models of mobile learning within the educational research literature: The Framework for the Rational Analysis of Mobile Learning (FRAME) model and the 3-Level Evaluation Framework (3-LEF). The main purpose is to analyse how the two models, now over 10 years old, have been referenced in the literature and applied in research. The authors conducted a systematic review of publications that referenced the seminal papers that originally introduced the models. The research team summarized the publications by recording the abstracts and documenting how the models were cited, described, interpreted, selected, rejected, and/or modified. The summaries were then coded according to criteria such as fields of study, reasons for use, criticisms and modifications. In total, 208 publications referencing the FRAME model and 97 publications referencing the 3-LEF were included. Of these, 55 publications applied the FRAME model and 10 applied the 3-LEF in research projects. The paper concludes that these two models/frameworks were likely chosen for reasons other than philosophical commensurability. Additional studies of the uptake of other mobile learning models is recommended in order to develop an understanding of how mobile learning, as a field, is progressing theoretically.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle