Development of the Learning Package for the Living of the Elderly in Kanchanaburi and Suphanburi Province
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».