The Development and Demonstration of Creative Education Programs Focused on Intelligent Information Technology
Notice bibliographique
Résumé
To appropriately react to the swift development and changes of technologies these days, the need for creative teaching and learning has been increased. Making learners equip digital literacy of intelligent information has become necessary. This paper focused on three promising technologies that artificial intelligence humanities, forensic science, and digital therapeutics from intelligent information technology. We designed educational programs and applied the programs to 596 elementary and secondary school students in Korea. The objective of these programs was to promote the creativity of learners by using numerous techniques in thinking creatively and exploring newly emerging careers in the fields of intelligent information technology. To find out the educational effect, we tested the study's subjects for their satisfaction with education and their creativity. As a result of the study, the scores regarding the satisfaction of students engaged in the programs was high (M=4.18, SD=0.48), and the score on their creativity was also high (M=4.05, SD=0.38). These educational programs also showed high satisfaction and creativity scores regardless of school level. Accordingly, we suggest that the learning contents and concepts of intelligent information technology might be worthy of being applied across elementary and secondary school practices. From the result that the satisfaction, we found that it was necessary to improve quality of the artificial intelligence humanities program. Also, supplementary and advanced related activities are needed toward enhancing learner motivation and satisfaction.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».