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Enregistrement W3043258380 · doi:10.1344/tempseducacio2020.58.8

El telèfon mòbil: Dimensió i recurs educatiu. Treballar amb imatges en el context de les arts visuals.

2020· article· en· W3043258380 sur OpenAlexaff
David Mascarell Palau

Notice bibliographique

RevueTemps d'educació/Temps d'educació · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital literacy in education
Établissements canadiensExtendicare (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Mobile phoneRelevance (law)Perspective (graphical)SociologyDimension (graph theory)The artsVisual artsPhonePedagogyHumanitiesArtMultimediaComputer sciencePolitical scienceHistoryLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This text is part of the doctoral thesis ICT in the university teacher education. The mobile phone in the Teaching of Artistic Expression at the Faculty of Pedagogy at the Universitat de València (2017a). It offers a many-faceted view of the mobile phone – its dimension, evolution, social and historical function – and explores the opportunities that this device brings in an educational and artistic context through Mobile Learning. From the perspective of the Visual Arts, our interest lies in working through images and offering alternative work proposals. The theory related to Mobile Learning is presented, underlining the benefits that mobile and ubiquitous learning can represent today. The teaching opportunities that we must promote in the classrooms of the 21st century are assessed in terms of their relevance and appropriateness in the social and technological reality that surrounds us.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,535
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,290 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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