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Enregistrement W4385520918 · doi:10.5539/hes.v13n3p128

Development of the Learning Package for the Living of the Elderly in Kanchanaburi and Suphanburi Province

2023· article· en· W4385520918 sur OpenAlexvenueno aff
Photjanee Sukchaona, Wiyada Pollachai, Supapong Sukchaona

Notice bibliographique

RevueHigher Education Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCommunity Development and Social Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLifelong learningADDIE ModelQuality (philosophy)Computer sciencePsychologyMedical educationMultimediaMedicinePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research aimed to 1) develop a learning package for the living of the elderly, 2) assess the quality of the developed learning package, 3) assess the technology acceptance of the developed learning package, and 4) find out the elderly's satisfaction towards the developed learning package. The learning package was developed following the 5-step ADDIE model. The learning package ran under the Glide Application on the YouTube platform and was accessed through mobile phones. The learning package consisted of seven modules which were analyzed and designed based on the study and analysis from the target group of 1,044 persons residing in provinces included in Kanchanaburi Rajabhat University’s service areas, which are Kanchanaburi and Suphanburi, Thailand. The results of the learning package development was composed of 3 sub-modules, which were learning module 2) media module and 3) assistance module. The evaluation result by specialists found that the developed learning package was of a very good quality. The result of a 12-week learning package trial among the target group of 60 persons found that the assessment result of technology acceptance according to the TAM concept in all four aspects was at a good level, and so did the satisfaction of the target group. This indicated that the developed of learning package could be used effectively. That is, it helped support a lifelong learning for the elderly, allowing them to live in modern society with value and maintain a good quality of life in the long run.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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