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Enregistrement W3133954964 · doi:10.5539/mas.v15n2p1

School University Consortium to Enhance General Certificate Student’s Prospective and Academic Performance in Palestine

2021· article· en· W3133954964 sur OpenAlexvenueno aff
Derar Eleyan, Muath Sabha, Amna Eleyan, Jaafar Abu Saa

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPalestine Technical University Kadoorie
Mots-clésCoachingAcademic yearCertificateTUTORSocial mediaMathematics educationPsychologyConstruct (python library)Theme (computing)Medical educationPedagogyComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces a conceptual platform for bringing students and teachers together in a social media consortium. The results extracted from the questionnaire used in this paper exhibits that the majority of the students support and are eager to see this idea live and willing to play an active role and show full commitment. This consortium encompasses students and teachers from both school and university. This platform prepares the students, fosters and enables them to a smooth transition from school to university, as well as improving the students’ communication skills and academic performance by using mentoring, tutoring and coaching techniques. As a case study of social media, Facebook was used as a communication and interactive tool amongst group members. The theme behind this platform is to construct academic group from final year school students with first year university students to exchange experience and transfer knowledge. This group has school teachers as well as university teachers. Each group has a mentor, coach and tutor. Each of them will play a specific role throughout the group, which will be highlighted in this paper. The outcomes were useful and interesting for students, their parents and teachers involved. It was a great experiment and recommended to widen it to involve more students and teachers.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2021
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