The Development of Digital Content in the Metaverse Combined with Participatory Communication and Learning with Religious Leader to Enhance Students’ Perception of the Community Mosque
Notice bibliographique
Résumé
As a lot of juvenile Muslims tend to be less engaged with their religion and the history of mosques in their community, this study was conducted to develop a series of digital content in the metaverse combined with participatory communication and learning with religious leader to enhance students’ perception of community Mosque (Darun Naim, Thung Kru District, Thailand). The objectives of this research were to survey needs, to develop and assess the quality of the aforementioned series of digital content, to evaluate students’ perception, and to measure students’ satisfaction. Materials of this study included questionnaires and forms to survey needs, assess the quality of the digital content and media presentation, evaluate subjects perception, and measure their satisfaction. A total of 30 subjects who were students from Al-Bidayah Religious School, Thung Khru District, Bangkok and had been members of Young Muslim Association Ban Khru for at least 1 year were selected through purposive sampling. After questionnaire-based data collection, mean and standard deviation were used as a statistical tool for data analysis. The results of this study showed that the outcome of needs assessment was at a high level. The overall quality of the content and media presentation was at a good and very good level, respectively. The findings of the assessment of students’ perception and satisfaction were at the highest level. In summary, the developed digital content in the metaverse combined with participatory communication and learning with religious leader was of high quality and can be implemented.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».