The Blended Instruction on Cloud via an Interactive Augmented Reality Technology Model to Enhance Digital Literacy
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of the study were 1) Synthesize the conceptual framework of blended instruction on the cloud via an interactive augmented reality technology model to enhance digital literacy, 2) Design the blended instruction on the cloud via an interactive augmented reality technology model, 3) Develop the blended instruction on the cloud via an interactive augmented reality technology model, and 4) Study the suitability assessment of the blended instruction on the cloud via an interactive augmented reality technology model. The proposed model develops digital literacy skills, one of the most important skills for learners in the 21st century that contributes to the learning society in the digital world. The samples group used in the study were nine experts in higher education. Then analyzing the data obtained from the assessment, using mathematic mean and standard deviation. Results of the assessment found the following. 1) The developed teaching and learning model consisted of four components: inputs, blended instruction on cloud processes, outcomes, and feedback. 2) The blended instruction on the cloud processes consists of 3 steps: the preparation, teaching and learning, presentation and summary of the learning results. 3) The assessment of the suitability of the developed teaching and learning model was at the highest appropriate. 4) The suitability assessment in the developed teaching and learning model was at the highest appropriate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».