A Evaluation of AI-Driven Learning Strategies and Business Innovation for SDG Dissemination in Meta Colombia
Notice bibliographique
Résumé
The problem encountered is the deficient knowledge about the Sustainable Development Goals (SDG) adopted by the United Nations as part of the 2030 agenda in Mesetas and Lejanías, in Meta, Colombia. The problem was solved by sharing at the local level a learning strategy with Artificial Intelligence (AI) and emerging technologies for sustainable innovation with the participation of undergraduate students levels 10 and 11, small business agricultural entrepreneurs and rural producers from the localities of study, useful for the dissemination of the SDGs in the rural sector of the Ariari in Colombia using as a model a successful sustainable business that obtained inherent results to the evaluation of the effectiveness of techniques for the dissemination of knowledge, attitudes and practices as well as metacognitive strategies and AI at the local level useful for the dissemination of the SDGs in Meta Colombia. The data obtained in the research imply effective support strategies for self-assessment and practice for consolidation of learning about the SDG for rural communities using AI. The findings show that AI-powered systems increase learner motivation, engagement, and knowledge retention while providing scalable solutions for various educational scenarios. Limitations include the scope of the implementation and the necessity for additional quantitative study. The paper continues by identifying areas for further research and practical implementation tactics and establishing significant contribution from AI in rural education about the SDGs.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».