E-Learning as a Platform to Enhance the Speaking Skill of Rural Women Visually Challenged Students– An Experimental Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In rural government colleges, there are a lot of issues faced by the teachers and the students in the teaching and learning process like infrastructure, materials, usage of technology, implementation of innovative methods, etc. Visually challenged learners need exposure to learning through technology and need to discern the value of the effective learning process through innovative methodologies, especially rural women visually challenged learners. They possess higher concentration levels when compared to the other students. Providing them E-learning platform to enhance their learning process and to acquire language skills is considered an effective and constructive mode of learning. The study aims to design an E-learning module for rural women visually challenged learners and to provide a platform for the learners to acquire language skills rather than learning. The sample of the study is rural women visually challenged learners from various rural Government colleges in Erode and Karur District, Tamilnadu, India. The methodology of the study is analyzing the needs of the learners, designing an e-learning module based on their needs, conducting pre-tests, implementing of e-learning module, and conducting post-tests. Hence the study focuses on enhancing the speaking skills of rural women visually challenged learners through an E-learning platform.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle