Implementation of Technology-Based Learning (Utilization Of Technology In Smart Digital Class and Regular Class at MA Sunniyyah Selo)
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
AbstractDigitalization of education is now unavoidable. The use of digital media in learning is one way that can be done in the process of digitizing education. The aim of this research is to explore the application of technology-based learning in smart digital classes and regular MA Sunniyah Selo classes. This research uses a qualitative method with a case study approach. The case study in this research is used to compare technology-based learning in the two different classes. Observations, documentation and interviews were carried out to collect data before analysis was carried out by sorting, grouping, coding, looking for appropriate themes for later interpretation. The research results show that differences in digital media access in the learning process are not a differentiating factor in learning outcomes between smart digital classes and regular classes. Even some of the advantages of learning in smart digital classes are weaknesses in regular classes. Likewise, the advantages of the regular class are the weaknesses of the smart digital class. This shows that the effectiveness of technology-based learning in smart digital classes and regular classes influences the strategies, methods and approaches in the learning process. So that this can be used as a reference in developing technology-based learning in two different classes at once.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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