MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4286457427 · doi:10.18280/isi.270313

Augmented Reality Media Development in STEAM Learning in Elementary Schools

2022· article· en· W4286457427 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueIngénierie des systèmes d information · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology in Education and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Sebelas Maret
Mots-clésAugmented realityMathematics educationPsychologyPedagogyMultimediaEngineeringComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need for technology-based media is vital in the era of 21st-century education. Here, augmented reality media is a medium predicted to provide a more realistic experience successfully and in line with the developmental phase of elementary school students. For this reason, this study aims to analyze the need for augmented reality media development and develop an initial design for augmented reality media development in STEAM learning in elementary schools. This research used the R&D method with two of the four stages of R&D research. These stages are preliminary studies and initial design development. The subjects of this study were seven teachers and 129 students of a public elementary school in East Java, Indonesia. The instruments of this research were questionnaires and interviews. Data analysis used descriptive statistics and interpretive analysis. The results of this study revealed that teachers and students needed media that can represent material in-depth, increase interest and motivation, and provide experiences, such as STEAM-based augmented reality learning media. Meanwhile, the initial design development results of STEAM-based augmented reality learning media were in the form of six types of designs, containing Batik, Wayang (puppet), Gamelan, Borobudur Temple, Kereta Kencana (golden chariot), and Keris.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,757
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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