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Enregistrement W4380521225 · doi:10.6000/1929-4409.2020.09.48

Semantic Web Application and Framework Development in South African Higher Education Institutions

2022· article· en· W4380521225 sur OpenAlexvenueno aff
Kenneth Nwanua Ohei

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Criminology and Sociology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueE-Learning and Knowledge Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohesion (chemistry)Computer scienceHigher educationPlan (archaeology)Knowledge managementWorld Wide WebPoint (geometry)Semantic WebSocial Semantic WebPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evolution of the Semantic Web (SW) and its application marked a turning point in how students could benefit from a range of educational web tools and applications enabled by the SW, also referred to as Web 3.0 technology for academic purposes to meet their demands. This shift afforded students the opportunity to obtain meaningful information, collaboration and data filtering to suit their needs. It also offers freedom in how and where they choose to learn. SW tools and applications are progressively being used at several universities worldwide. However, educators’ ability to integrate the use of these tools and applications in teaching and learning appears to be a major problem in almost every development plan of education and educational reform efforts. Moreover, very few educators integrate web tools to their full potential in teaching. This paper probed the integration and use of SW tools and applications in higher education institutions (HEIs), and developed a framework for its adoption in academic processes. The objectives aimed to establish the credible features and benefits of SW tools and applications in HEIs, and how the integration supports students’ academic goals. It is anticipated to improve learning interaction and collaboration, and build a social presence and cohesion among students. The paper employed a systematic literature review, and information and communication technology theory of adoption. The developed framework ultimately suggests that SW tools and applications are beneficial and useful in positively impacting the pedagogical setting. Findings revealed that certain challenges with human factors (technophobia, beliefs), infrastructure, security concerns, ethical and legal issues were identified as a hindrance to be considered during integration. Despite the challenges, these tools and applications provide variety and a new wave of teaching and learning in South African HEIs, which is crucial for meeting the demand of the Fourth Industrial Revolution (4IR) era.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,266 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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