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Enregistrement W3139338917 · doi:10.1088/1742-6596/1840/1/012044

Using interactive scribe-presentations when teaching Ukrainian

2021· article· en· W3139338917 sur OpenAlexaboutno aff
Оксана Бабакина, Tamara Otroshko, Iryna Shcherbak

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Educational Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUkrainianCompetence (human resources)PhilologyPresentation (obstetrics)Computer sciencePerceptionProcess (computing)Subject (documents)Mathematics educationPsychologySociologyLinguisticsWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The article is devoted to the urgent topic of using new modern information technologies in lessons in general and in the Ukrainian language lessons in particular. The authors of the article prove that multimedia presentations have become one of the most popular ways of visual accompaniment in the presentation of theoretical material. In the article the authors analyze the results of the external independent evaluation (EIE) of the Ukrainian language and literature from 2015 to 2018 as well as online testing results of students from the Australian, Canadian and Polish diasporas on the level of Ukrainian language proficiency. According to this analysis it is determined that the level of knowledge on this subject deteriorates every year. Relying on these statistics, scientists have proved the need to improve the quality of knowledge using multimedia presentations, which provide more effective perception of educational information by helping students to visualize it. The researchers have proved the effectiveness of using the PowToon service in teaching philological disciplines in the educational process. This article is a practical step-by-step assistant for teachers and academic staff in creating a scribe-presentation. The authors have analyzed in detail the peculiarities of the methodological approaches that are worth using for effective implementation of PowToon and PowerPoint in the educational process (competence (the ability to actualize available knowledge, skills, experience to solve the difficult tasks in professional activities), systemic (forms the relationship in the study of philology disciplines, systematizes and structures complex information, using them in teaching), informative (use of information and communication technologies in the study of philology disciplines). The effectiveness of using online (PowToon) and offline (PowerPoint) services to create multimedia presentations has been compared. The key stages of the scribe and the advantages of the scribe-presentation have been considered. Taking into account that information is absorbed and reproduced better when it is visualized, that is, through visual perception, therefore, it is proved that use of PowToon service is accompanied by positive emotions and high indicators in the students’ learning outcomes. It is confirmed by a reflection questionnaire at the end of the lesson. The questionnaire consists of five questions and is evaluated on a 10-point scale. After analyzing the responses to the questionnaire the authors have come to the conclusion that the use of the script-presentations has a better influence on the perception of new visual information; increases the motivation for learning, interest in a subject that prompts subjects of the educational process to develop their creative projects and use their knowledge in everyday life; saves teachers’ time while preparing for a lesson; inspires teachers and academic staff to give unusual lessons and provide new interesting teaching ideas, as well as create integrated lessons.

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)0,011
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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