Digital Platforms in a Distance Learning Environment: An Educational Trend or the Need of the Hour?
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has demonstrated the promise of distance education using digital technologies. For Ukraine, this method of education has gained additional importance, since after the beginning of the unprecedented for the 21st century. Russian military aggression, the appeal to distance education technologies has become relevant. The purpose of the article is to analyze digital distance learning platforms, determine their effectiveness and prospects for further use. The work uses general scientific research methods (analysis, synthesis, induction, deduction). At the same time, the research is based on the principles of generalization, specification and abstraction. With the help of the comparison method, it was possible to compare the use of digital distance learning platforms in Ukraine, the USA and Saudi Arabia, where specific empirical data are presented. The research also used the axiomatic method, which provides for the ascent from theoretical statements (axioms) to specific conclusions. The conclusions concluded that distance learning is cheaper and more productive because it leaves more time for students to improve themselves and implement their own projects, and for teachers to conduct scientific work. The example of Saudi Arabia shows that a large number of students can be reached through the use of digital technologies and distance learning. This experience is useful for Ukraine. It is recommended to develop digital technologies of distance education in Ukraine, because its use will make it possible to save budget funds, guaranteeing the maximum involvement of teachers and students in the educational space.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».