Korišćenje elektronske knjige u vreme zdravstvene krize od strane studenata učiteljskih i pedagoških fakulteta Zapadnog Balkana
Notice bibliographique
Résumé
The closure of educational and cultural institutions during the COVID-19 pandemic has led to changes in the traditional teaching model and the transition to online teaching. Since access to textbooks and professional literature was significantly difficult in completely new conditions, the resources of information and communication technologies were included in the teaching process, among which the e-book took an important place. The authors examine the experiences of students of teacher training faculties and faculties of education (N = 394) in relation to (a) the use of e-book for study purposes; (b) the impact of the COVID-19 pandemic on the use of e-book for study purposes and (c) the factors that initiated the use of e-book. Research results show that two thirds of the respond- ents use this book format. According to the experience of more than a third of students, the current health crisis has contributed to the use of e-books to a greater extent than before, while a quarter of the respondents were motivated to start using it. The use of e-books was initiated mostly under the influence of professors and by independent internet search. Future class teachers and preschool teachers from the Western Balkans are open to the use of modern technologies, and the current pandemic has intensified the use of e-books for the purpose of their education, which has contributed to overcoming the dif- ficulties caused by the health crisis, as well as to gaining competence in efficient work with future generations of readers of various forms of text.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».