The Effectiveness of Technology to Improve Educational Counseling Services: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
There is a scarcity of research that documents the use of technology-based educational counseling services specifically targeting students. This study’s aim is to compile and conduct a comprehensive review of the literature on the efficacy of technology in enhancing educational counseling services. Searches were conducted using the Publish or Perish (PoP) method throughout, along with Scopus, Crossref, PubMed, ACA, Web of Science, Springer, Emerald, as well as the Taylor and Francis databases. Data gathering was done in October and November 2023. The evaluation included a total of 19 papers, and the results indicated that technology has been proven to improve educational counseling services, where it is used in mental health that is dominated by MHAs, mobile well-being apps, mHEALTH, SMS, FER, and mindfulness apps. Computer-assisted and CD-ROM tools are used in personal counseling, while CAI is used in providing learning counseling. Social counseling used two technologies: a safety decision-aid smartphone app and a virtual message app. Counseling for learning was used with CAI, MCO, and video modeling. Career counseling employed a mobile-based career counseling app along with career counseling websites. The investigation included the countries of Indonesia, the United States, the United Kingdom, Türkiye (Turkey), the Philippines, and Iran.
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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 | 0,016 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».