Interdisciplinary Community Based Learning to Enhance Competence of Digital Citizenship of Social Studies Pre-Service Teacher’s in Thai Context: Pedagogical Approaches Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this research were to 1) synthesize competency of digital citizenship and concepts of interdisciplinary community-based learning and 2) propose guidelines of interdisciplinary community-based learning management for promoting digital citizenship of pre-service teachers in the Thai context. The research was qualitative research conducted by using content analysis according to the grounded theory to obtain study results according to the objectives. The study results were as follows: 1. The results of synthesizing competency of digital citizenship and concepts of interdisciplinary community-based learning revealed that digital competencies which led to digital citizenship were as follows: Digital Access, Digital Literacy, Digital Commerce, Digital Safety and Resilience, Digital Participation and Agency, Digital Emotional Intelligence, Digital Creativity and Innovation, Digital Communication, Digital Ethics, Digital Health, and well-being. For concepts of interdisciplinary community based learning through pedagogical approaches, they consisted of Academically Based community Service / Civic learning / Environmental Education / Placed-based Education / Service Learning / Work-based Learning/Tech Pre /Ethical Case Studies/Social Engagement/Discipline-Based Model Problem-based Learning / Capstone course (a short course emphasizing self-study from actual and complicated problems) /Service Internship / Youth Apprenticeship / Community-Based Action Research Model /Experience-Based Career Education Volunteerism / Pre-Service Teacher /Field Education / Independent Study Modal and 2. Guidelines of managing interdisciplinary community based learning for promoting digital citizenship of pre-service teachers in the Thai context revealed that important issues leading to interdisciplinary community based learning management consisted of Contextaul Knowlegde / Academic study /Citizenship/ Community-based Learning/ Interdisciplinary approach/ Environmental Education/ Experiential Learning / Lifelong Learning.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».