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Enregistrement W4317597600 · doi:10.5539/hes.v13n1p35

The Virtual Interactive Learning Model using Imagineering Process via Metaverse

2023· article· en· W4317597600 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

RevueHigher Education Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducation and Learning Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetaverseInstructional simulationComputer scienceProcess (computing)Human–computer interactionInstructional designEducational technologyActive learning (machine learning)Virtual learning environmentVirtual realityMultimediaArtificial intelligenceMathematics educationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The virtual interactive learning model using imagineering process as a tool to promote happy learning for digital age learners. The concept is based on the combination of virtual learning environment and metaverse in order to create learning experience via virtual community. The objectives of this research are (1) to study and synthesise the conceptual framework of the virtual interactive learning model using imagineering process via metaverse, (2) to develop the virtual interactive learning model using imagineering process via metaverse, and (3) to study the results after using the virtual interactive learning model using imagineering process via metaverse. The participants in this research include seven experts from various institutions, all of whom are specialised in the design and development of instruction models and instruction systems. The research tools consist of (1) the virtual interactive learning model using imagineering process via metaverse, and (2) the evaluation form on the suitability of the virtual interactive learning model using imagineering process via metaverse. The results, which are in consistence with the expectation of the researchers, show that (1) this research can be used as a guideline to develop the virtual interactive learning system using imagineering process via metaverse, which can promote happy learning, and it consists of six steps of imagineering process integrated with learning through virtual environments via metaverse; thereby, users can interact in the virtual world and exchange knowledge with one other through virtual reality technology, (2) the overall suitability of the development of the virtual interactive learning model using imagineering process via metaverse (overall elements) is at the very high level, and (3) the overall suitability of the development of the virtual interactive learning model using imagineering process via metaverse is at the very high level.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,331 · 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