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Enregistrement W3118594959 · doi:10.6000/2292-2598.2020.08.04.21

Development of Electronic Resources on the Formation of Personal Qualities of Schoolchildren

2020· article· en· W3118594959 sur OpenAlexvenueno aff
Orynbayeva Laura Kanybekovna, Kosherbaeva Aigerim Nuralievna, Bidaibekov Yesen Yklasovich, Kosherbaeva Gaziza Nuralievna, Zhanat Bissenbayeva

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Disability - Diagnosis and Treatment · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Innovations and Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumInformation and Communications TechnologyProcess (computing)Knowledge managementComputer scienceQuality (philosophy)Set (abstract data type)Mathematics educationWorld Wide WebPsychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The new technology era is shifting the traditional ways of seeking knowledge and plays a new role in disseminating and sharing knowledge. E-learning systems have been introduced with the emergence of and developments in information technology (IT). However, most e-learning systems focus on allowing students to access and use official educational content, with less attention being paid to involve e-resources linked to curricula to support the educational process and the learners. The main objective of this research is to empower users in an e-learning environment with an Information Communication Technology (ICT) web-based system in order to play a bigger role in seeking and sharing e-resources for a better understanding of the curricula. The article focuses on the problem of teaching students in e-learning. The results of a survey helped us identify the main difficulties facing students when they begin their studies. We also describe a methodology of teaching using e-learning as web-based instruction. The use of e-learning in the educational process improves the quality of practical training and provides a better understanding of the course. This study proposes a web-based system that integrates elements of e-resources within an e-learning environment by using e-classes of 7th, 8th, and 9th grades enrolled at Secondary School as a testbed. The system deals with a set of learning cycles that support the aims of e-learning. The first cycle is the student; the second cycle is the teacher. In this study, quantitative and qualitative approaches have been used to evaluate, investigate, and compare the system's impact. The results of this study revealed that there is a significant difference between the students according to grade. Therefore, students at Secondary School would benefit from a system that exposes them to e-resources linked directly to the curriculum to achieve and navigate knowledge understanding.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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