IT Humanities Education Program to Improve Digital Literacy of the Elderly
Notice bibliographique
Résumé
Due to the influence of the COVID-19 pandemic, more older people are exposed to Information Technology(IT) in their daily lives. However, due to the lack of digital literacy capabilities of the elderly, it is difficult to use digital devices, making it difficult to live. Therefore, this paper outlined the impact of the digital divide on daily life and the ability of the elderly to use digital information. Through this, we propose an educational program that combines IT and humanities to improve digital literacy in the elderly. IT and humanities do not seem to match, but the convergence of the two is essential. Hardware and software, technology and technology, technology and design are being combined. Accordingly, technology and humanities can combine competency is becoming more critical. Therefore, the educational program proposed in this thesis combines a decision tree with a game and allows the elderly to acquire IT knowledge while playing a game naturally. This educational program was conducted for 23 older adults in their 60s in J city, South Korea. The average satisfaction of the study participants in education was 4.13(±0.65). In addition, the post-test mean of the recognition area in digital literacy was 3.02(±0.64) (p<.05), and the post-test mean of the behavior area in digital literacy was 3.67(±0.59) (p<.01), which was statistically significant compared to the pre-test.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».