The Imagineering Learning via Metaverse: ILM Model via Metaverse to Promote Creative Thinking Skills
Notice bibliographique
Résumé
The ILM model to promote creative thinking skills is concerning the application of the concepts of virtual technology in the instruction management, which is consistent and appropriate for learners in the digital age, so that they are able to learn anywhere and anytime by means of the brand-new teaching innovations. The objectives of this research are (1) to synthesise the conceptual framework of the ILM model, (2) to develop the ILM model, and (3) to study the results of the development of the ILM model. The research tools include (1) the ILM model, and (2) the evaluation form on the suitability of the ILM model. The results show that (1) the overall suitability of the ILM model (overall elements) is at the highest level (Mean = 4.88, SD = 0.14), and (2) the overall suitability of the ILM model is at the highest level (Mean = 4.90, SD = 0.18). This can be summarised that the ILM model is a kind of learning model that was developed by applying the concepts of virtual technology and imagineering learning process that can be used as guidelines to learn anywhere and anytime for the 21st century learners.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».