Determination of Digital Citizenship Levels of University Students at Sakarya University Turkey
Notice bibliographique
Résumé
When digital transactions such as official transactions, banking transactions, communication, education, production, shopping are carried out in digital environment, the concept of digital citizenship has emerged. Digital citizenship; it is the person who has the ability to use information technologies appropriately and correctly in areas such as official transactions, social communication, education, and production. As technology improves, problems with its use increases exponentially. So technological behavior or technological citizenship it is clear that the behavior, values, ethical rules and awareness should be created. In this study in order to detection this awareness; it is aimed to determine the digital citizenship levels of university students. For this purpose, 253 students studied in various departments of the Hendek Vocational High School of Technical Sciences in Sakarya university. The research was carried out with the relational scanning model from the quantitative research method. “Digital Citizenship Scale for Youth” was developed by Kus, Gunes, Basarmak and Yakar (2017) the researcher as a data collection tool with permission. The scale has 49 items, the total variance of the scale was determined that the scale had 8-factor structure and was found to be 49,70%. Related dimensions are communication, jus and responsibility, critical thinking, participation, security, digital skills, ethics and commerce. In the analysis of the data, non-parametric tests were used in addition to the percentage, frequency and standard deviation values. As a result; students were revealed to be aware of digital citizenship’s sub-dimension.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».