The Imagineering Learning Model with Inquiry-Based Learning via Augmented Reality to Enhance Creative Products and Digital Empathy
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this research are (1) to study and synthesise the conceptual framework of the imagineering learning model with inquiry-based learning via augmented reality to enhance creative products and digital empathy, (2) to develop the imagineering learning model with inquiry-based learning via augmented reality to enhance creative products and digital empathy, and (3) to study the results after using the imagineering learning model with inquiry-based learning via augmented reality to enhance creative products and digital empathy. 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 imagineering learning model with inquiry-based learning via augmented reality, and (2) the evaluation form on the suitability of the imagineering learning model with inquiry-based learning via augmented reality. According to the results of this research, it is found that (1) the conceptual framework of this research includes instruction system, imagineering learning, inquiry-based learning, augmented reality technology, creative products, and digital empathy, (2) the imagineering learning model with inquiry-based learning via augmented reality consist of four factors, i.e., input factor, learning process, output, and feedback, and (3) the study of the results after using the imagineering learning model by seven participants shows that 3.1) the overall suitability of the development of the imagineering learning model with inquiry-based learning via augmented reality (overall elements) is at the highest level (Mean = 4.69, SD. = 0.47), and 3.2) the overall suitability of the development of the imagineering learning model with inquiry-based learning via augmented reality is at the highest level (Mean = 4.70, SD. = 0.46).
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.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».