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Enregistrement W2943382255 · doi:10.5539/ass.v15n5p23

Malay Epic and Historiography Literature Students’ Perception Towards Interactive Online Interaction

2019· article· en· W2943382255 sur OpenAlexvenueno aff
Salmah Jan Noor Muhammad, Che Nuraini Che Puteh, Normaliza Abd Rahim

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Islamic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalayHistoriographyPerceptionEPICSubject (documents)Computer sciencePsychologyMathematics educationMultimediaWorld Wide WebPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technology is a need among modern community that ensures new knowledge and can be shared and utilized together. In teaching and learning, technology usage can be considered as a tool that can improve students’ cognitive, psychomotor and effective, also can interconnect with each other. Without technology, the learning world can be classified as a backward era. Therefore, through the interactive connection, learning can be more interesting and effective. Thus, the effectiveness of students’ needs will be measured either interactive connection that attracts students’ interest or vice-versa. Therefore, the objectives of the study are to determine the response towards online teaching interactive, also to analize and summarize UPM students online interactive connection by using the Technology Acceptance Model (TAM). This research applied online questionnaire by using the Monkey Survey website. About 94 Univeriti Putra Malaysia students from BBK 3311 Malay Epic and Historiography Literature course were choosen as research samples. The results of the study showed that majority of the samples are satisfied with the technology interactive method that had been introduced in this subject through Putramooc Malay Art platform. It is hoped that this research can help to identify the technology interactive connection through the most dominant multimedia and can be applied by the parties involved.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,355 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2019
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