An Imagineering Learning Model using Advance Organizers with Internet of Things
Notice bibliographique
Résumé
An imagineering learning model using advance organizers with the internet of things was developed to promote creative innovation for learners in the 21st century. It is an innovation initiated by integrating classroom learning and technology that connects with the internet of things. The objectives of this research were (1) to study and synthesize the conceptual framework of the imagineering learning model using advance organizers with the internet of things, (2) to develop the imagineering learning model, and (3) to assess the appropriateness of the developed model. The participants comprised a purposive sample of five experts from various higher education institutions who have knowledge and ability in designing and developing learning models and teaching and learning systems. Research instruments included the (1) imagineering learning model and (2) assessments of the appropriateness of the proposed model. The results were in line with the expectations of the research team, which found that the proposed imagineering learning model can be used as an instrument to improve teaching and learning by integrating knowledge in computational science subjects with professional courses to develop creative innovations for elementary school learners. By applying imaginary teaching techniques and conceptual maps to cloud learning, the proposed imagineering learning model encourages learners to develop the knowledge and ability to innovate creatively. Knowledge from programming and knowledge of agricultural work in vocational courses must be integrated appropriately.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».