Development of an Online Learning Management Framework for Vocational Students in Thailand in the New Normal under the COVID-19 Situation
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this article is developing an online learning management model for vocational student in Thailand based on the New Normal lifestyle under the COVID-19 situation. The sample consisted of 400 teachers and students. The results obtained from the research found that the according to the 17 online instructional design experts who assessed the appropriateness of the online learning management framework based on the New Normal lifestyles under the COVID-19 situation for vocational students in Thailand (OLA Framework), the overall assessment results were excellent due to the conceptual framework being consistent with the objectives, processes, and sequential thinking methods. And Comparison of the mean scores of mathematics learning achievement between the experimental group and the control group had mean scores of 75.13 and 75.47, respectively. The students in both groups demonstrated no significant difference in learning achievement at the .05 level, indicating that regarding the experiment, students in the online learning group and the traditional classroom learning group demonstrated no difference in learning achievement because the teacher's learning management was consistent with the concept of online learning management in the New Normal lifestyle. The results of the assessment of satisfaction with online learning management were at the highest level because teachers organized learning system according to the conceptual framework, As a result, online learning management meets the learning objectives. The assessment of satisfaction with online learning based on the New Normal lifestyle under the COVID-19 situation among vocational students in Thailand was at the highest level overall.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».