Ukrainian E-Learning Platforms for Schools: Evaluation of Their Functionality
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article defines 27 criteria for evaluating the functionality of e-learning platforms, grouped into three macro groups: (a) learning management, (b) learning content management, and (c) communications and collaboration tools. The proposed criteria can be used to evaluate any e-learning platform’s functionality. They allow teachers and administrators to make conscious choices about the highest-quality e-learning platform for their schools and developers to improve e-learning platforms’ functionality. The developed criteria became the basis for rating the functionality of Ukrainian developers’ eight e-learning platforms' and determining the degree of support (in whole or partly) of e-learning components, categorized on the cognitive, social constructivist, motivation, and e-learning theories (CT, SCT, MT, and E-LT). The results indicate that the lack of communication and collaboration tools necessary to ensure quality distance learning is the main problem of Ukrainian e-leaning platforms. Comparative analysis of the functionality of e-learning platforms and components categorized on the learning theories helped determine that only three of the eight Ukrainian e-learning platforms (Accent [Mobischool], Class Assessment, My Class) fully follow the CT, SCT, and MT, but these platforms are all commercial products; therefore, they only partially support the E-LT. Solving this problem will be facilitated by developing e-learning platforms with open access, financed by the state budget in the context of the development of open and distance learning for Ukrainian students, as well as improving communication and collaboration tools in the context of conforming e-learning components to the social constructivist learning theory.
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.
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 | 0,026 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle