Instructional Technology adoption at Higher Educational Institutions using Post-PC Technology
Notice bibliographique
Résumé
“Technology is a driving force in education, opening up many doors and preparing students for what lies ahead, not behind,” said Kirsty Kelly, Primary Years Program Coordinator at the Canadian International School in Singapore. Educational systems in the 21st century are affected by the massive accelerations in technology development. The practice of learning is now outside the classroom more than inside. The student in this system seeks fruitful learning where the skills are needed as the scientific value. Instructional Technology (IT) is an integrated system that prepares and evaluates the educational process to achieve the desired learning goals; this can be achieved by understanding local practice and using IT insights to design more attuned interventions (Hora & Holden (2013)). The proposed research aims to assess the impact of offering a range of affordances to instructors and students on the teaching and learning processes. The proposed pilot educational research is undertaken on a focus group with two instructors and approximately 40 IT students at UTAS-Suhar; to explore the use of Post-PC technologies for applying an interactive and customised curriculum and to add enhancement to the learning process and outcome. Using the latest training/educational technologies enhances the effectiveness of learning environments. Therefore, this research studied the impact and outcomes of Instructional Technology (IT) adoption at Higher Educational Institutions (HEIs) using Post-PC Technologies. The research was planned to conduct an experiment on four groups of Information Technology majors, where two groups will apply IT, and the other two will use the traditional learning strategy. First, a pilot online survey was conducted with the two IT groups to collect data about their interest and expectations about the IT techniques. The survey results were used to examine how students’ performance, success, and achievements are affected by using Post-PC Technology as per their responses. Tableau data visualisation tool was used to analyse and visualise the collected data and compare the students’ performance in 4 groups. This helps to emphasise the importance and impact of IT on students’ learning process and achievements at HEIs.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».