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Enregistrement W3103103442 · doi:10.5539/res.v12n4p32

Student Vlog for Community Communication Through Social Lab

2020· article· en· W3103103442 sur OpenAlexvenueno aff
Pornpapatsorn Princhankol, Kuntida Thamwipat

Notice bibliographique

RevueReview of European Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOnline Learning and Analytics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKing Mongkut's University of Technology Thonburi
Mots-clésNonprobability samplingPresentation (obstetrics)Social mediaCLIPSPerceptionQuality (philosophy)PsychologyMedical educationMultimediaComputer scienceSociologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research was aimed to develop student vlog for community communication through social lab under the ECT Vlog project. In this study, a social lab consists of 3 communities near King Mongkut’s University of Technology Thonburi. Other objectives of this study were to determine the quality of the media and activities in this research, to evaluate the perception and the satisfaction of the sampling group towards the student vlog under the ECT Vlog project which was held in the second semester of the academic year 2019. The tools in this study consisted of questionnaires for the quality and the media presentation, the perception assessment form, and the satisfaction questionnaire. The sampling group in this study consisted of 100 followers of the ECT Vlog facebook page who had watched 12 student vlog video clips and were willing to participate in this research. They were chosen using purposive sampling method. The research results have shown that the researchers created 12 Student Vlog video clips for community communication through social lab with 3 communities near King Mongkut’s University of Technology Thonburi. The team of creators consisted of the researchers and undergraduate students from the ETM 358 Marketing Communication course. The team analyzed, designed, developed, implemented and evaluated the video clips according to the ADDIE Model which consists of 5 steps. The team analyzed the data, designed the contents and developed 12 student vlog clips and then asked 3 experts in contents and 3 experts in media presentation to evaluate the quality of the video clips. It was found that the quality of contents was at a very good level ( \hat{x} = 4.61, S.D = 0.38) and that the quality of media presentation was at a very good level ( \hat{x}= 4.62, S.D = 0.43). Afterwards, the researchers distributed the student vlog clips on the ECT Vlog facebook page and assessed the perception of the sampling group. It was found that their perception was at a high level ( \hat{x} = 4.50, S.D = 0.58). The sampling group expressed a high level of satisfaction towards the student vlog (\hat{x} = 4.43, S.D = 0.67), confirming the research hypotheses. It can be concluded that the development of student vlog for community communication through social lab was of good quality and that it could be used in other contexts.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,172
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,252 · 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
Publié2020
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