The influence of using smart technologies for sustainable development in higher education institutions
Notice bibliographique
Résumé
Promoting sustainability development in education is a global endeavor, aiming to foster the sharing of experiences and knowledge on sustainability development. To achieve that, educational institutions worldwide have increasingly embraced educational technology and integrated online learning components into their instructional methods. This research focuses on the pivotal role of students as influential catalysts for advancing sustainable development within higher education. Specifically, it investigates the extent of students' familiarity with sustainable development initiatives within higher education institutions in the UAE. To achieve this objective, the study introduces the Technology-Integration Framework for Education Sustainable Development (TIFESD), which serves as an evaluative tool for appraising students' awareness of technology-driven elements woven into the broader context of Education for Sustainable Development (ESD) within their respective universities. The research employs a quantitative methodology, encompassing the collection of 513 survey responses from students across nine universities in the UAE. This data analysis explores the potential relationship between the integration of technology and students' cognizance of factors that bolster sustainable development. The study's outcomes underscore students' profound awareness of a spectrum of technology-driven elements, including Green Campus initiatives, Smart Education strategies, Smart Campus facilities, and the influence of curriculum and course offerings—all of which collectively contribute to the advancement of sustainable development practices within higher education institutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».