An Exploration of Students’ Learning Motivation and Level of Participation through the Use of Mobile Tech in Classrooms
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.
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to combine Mobile Tech (Modible Technology) and the SAMR (Substitution, Augmentation, Modification, Redefinition) model to create suitable teaching materials to enhance students’ learning motivation and classroom participation. This course, “Classroom Management”, is a compulsory junior-year course. The department’s policy is to teach all compulsory courses in English only. However, students’ English ability may not be high enough to absorb teaching content successfully. In addition, with the availability of cellphones, students tend to become distracted easily if they have no access to their phones during class. It is apparent that the traditional teaching methods of using PPT and paper-based worksheets are not receiving enough attention from students. To enhance learning effectiveness and learning motivation, this study aims to design a course and relevant teaching materials with Mobile Tech following the SAMR model. The SAMR model by Dr. Roben Puentedura (2006, 2016) refers to using technology to perform substitution, augmentation, modification, and redefinition of the original teaching materials or activities. Following this model, this study hopes to design teaching materials combined with Mobile Tech that could better enhance students’ learning motivation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle