Developing A Conceptual Framework for Sustainable Development Education Through Digital Tools: Qualitative Insights from Southwest China
Notice bibliographique
Résumé
This research delves into the intricate utilization of digital technology in higher education, aiming to construct a nuanced conceptual framework to interpret the digitalization of teaching sustainable development. A qualitative research design was employed, utilizing semi-structured in-depth interviews with 25 higher education teachers representing diverse experiences, backgrounds, and expertise from southwest China. The study also incorporated word frequency analysis and sentiment analysis to provide a comprehensive understanding of the emphasized themes and emotional tones in the discussions. NVivo 12.0 software facilitated meticulous coding and analytical abstraction, allowing the identification of core concepts and relationships among them. The results unveiled prominent themes such as Institutional Support and Policy Integration, Faculty Competence and Training, and Integration of Sustainable Development in Curricula. The sentiment analysis depicted a predominantly positive outlook on the integration of sustainability and digital tools in education, highlighting the perceived advancements and benefits in the field. The word frequency analysis further reinforced the focus on education, sustainability, and digital tools within the research discourse. The study contributes significantly to the academic discourse on digital sustainability education, providing intricate insights and a conceptual framework that can guide future research and practice in the field. It paves the way for refined educational methodologies, curriculum designs, and institutional policies, emphasizing the critical role of digital technology in education for sustainable development.
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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 | 0,018 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».