Research Trends in Mobile Learning: A Systematic Literature Review From 2011-2021
Notice bibliographique
Résumé
As of late, coordinating innovation into schooling keeps on standing out alongside the fast development of information and communication technology. In the writing survey, mobile learning is a learning idea that underscores the learning system with cell phones without relying upon the actual area of learning. This review means to give an exhaustive perspective on the past writing and some potential headings for scientists and instructors for additional mobile learning research. A sum of 45 papers was chosen from the ERIC database. Utilization of the term mobile learning in the title, research strategies, number of authors, major contributing nations, most useful diaries, and cell phones utilized in portable learning are investigated. The outcomes show that exploration of mobile learning has kept on getting consideration from specialists somewhat recently. Among the distributions explored, every one of the 40 articles contained the term mobile learning in the title and dynamic. As of recently, quantitative techniques are more regularly taken on in mobile learning research than quantitative strategies, blended techniques, and research and development (RnD) strategies. When arranged by country, Turkey has the most elevated commitment contrasted with different nations in this field, followed by Indonesia, South Africa, Malaysia, Thailand, China, and Spain. The greater part of the papers distributed in mobile learning research has four authors. In light of the number of articles distributed in mobile learning, Canadian Center of Science and Education, South African Journal of Education, and International Journal of Education and Development utilizing information and communication turned into the most useful diaries in this exploration. The most generally involved cellular phones in this review are cellular phones and tablets
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».