(استخدام خرائط برنامج جوجل إيرث Google Earth المجسمة في شرح وتبسيط بعض موضوعات مادة جغرافية مصر للصف الأول الثانوي)
Notice bibliographique
Résumé
يهدف البحث الحالي إلى دراسة إمكانية استخدام برنامج جوجل إيرث والخرائط المجسمة التي يحتويها والمعتمدة على صور فضائية وجوية حديثة ومدعمة بالصور ولقطات الفيديو في تدريس مقرر جغرافية مصر للصف الأول الثانوي وتنفيذ جولات افتراضية لدراسة بعض المواقع الجغرافية في مصر، كما يهدف البحث إلى استكشاف آراء واتجاهات كل من المعلمين والطلاب وإدارة المدرسة ومسؤولي وحدة تكنولوجيا المعلومات IT تجاه ذلك، واستكشاف ما قد يعترض تطبيقه من معوقات حتى يمكن تجنبها او تذليلها. ولتحقيق هذا الغرض قام الباحثون بتصميم ثلاث استمارات لاستطلاع رأي كل فئة من الفئات المذكورة (ملاحق 1،2،3) ومن ثم تفريغ البيانات وتحليلها باستخدام برنامج ميكروسوفت إكسل (جداول 1،2،3)، وتمثيل النتائج في أشكال بيانية ما أمكن، ثم كتابة التقرير النهائي للبحث. وقد اتضح من تحليل نتائج تلك الاستبيانات ما يلي: 100 % من السادة المعلمين الذين شملهم الاستبيان يرون أهمية استخدام تطبيق جوجل إيرث ولكن 90 % منهم يرحبون باستخدامه في تدريس موضوعات المقرر وربما يعزى هذا إلى عدم المام الفئة الباقية (10%) بأساسيات الحاسب الآلي. 100 % من الطلاب موضع الدراسة يرغبون في استخدام التطبيق لدراسة المقرر. 100 % من الإداريين ومسؤولي وحدة تكنولوجيا المعلومات بالمدرسة (IT) يرحبون باستخدام التطبيق. ولكن اتضح من تحليل الاستبيانات أن استخدام التطبيق بالمدرسة تقابله صعوبات كثيرة في الوقت الحالي أهمها عدم وجود اتصال دائم بشبكة انترنت بالمدرسة رغم توفر البنية التحتية، وعدم خبرة السادة المعلمين بالبرنامج وربما أحيانا عدم الإلمام بأساسيات الحاسب الآلي، كما أنه لا يمكن توفير التدريب على استخدام البرنامج بالمدرسة لعدم وجود الكوادر المدربة لذلك. أضف إلى ذلك تقييد وضع أو تنزيل البرامج عموما وجوجل إيرث خاصة على كل من التابلت الخاص بالطلاب والسبورة الذكية بالفصل من قبل وزارة التربية والتعليم، كما أفاد السادة الإداريين ومسؤولي وحدة تكنولوجيا المعلومات بالمدرسة. وقد أوصت الدراسة بضرورة تذليل تلك الصعاب نظرا لأهمية التطبيق وقيمته العالية في تحقيق مخرجات التعلم المستهدفة من تدريس المقرر.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,362 | 0,451 |
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 ».