Implementation of a Cloud Computing Based Learning Management System in Education Management
Notice bibliographique
Résumé
Modern education increasingly demands innovation in developing exciting and effective teaching materials. Augmented Reality Technology has attracted attention as a potential tool for increasing student interactivity and engagement in learning. With its ability to present additional information in a natural environment, Augmented Reality offers the opportunity to create immersive and engaging learning experiences. This research explores the use of Augmented Reality in developing interactive teaching materials, focusing on its effectiveness in increasing student understanding and facilitating more profound learning. The research method used in this study was a randomized control experiment in a secondary school. The randomized control experimental research method is used to evaluate the effects of an intervention or treatment on a group compared to a control group that did not receive the intervention or treatment. Data was collected through pre- and post-teaching comprehension tests and surveys of student satisfaction with the learning experience. The results of this research show that using interactive teaching materials based on Augmented Reality increases students’ understanding compared to using conventional teaching materials. Additionally, students in the experimental group reported higher satisfaction levels with their learning experience than the control group. This research concludes that using Augmented Reality to develop interactive teaching materials has great potential to increase learning effectiveness. By presenting additional information visually and interactively, Augmented Reality can improve students’ understanding and increase their involvement in learning. Therefore, integrating Augmented Reality in developing teaching materials can be a valuable step in improving the quality of education.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».