The Inquiry Based Learning Platform with Generative Artificial Intelligence to Promote Remembering and Understanding Skills for Dental Public Health Students
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this research is to develop the architecture of the inquiry based learning platform with Generative AI (IBL platform with Gen-AI) in order to promote remembering and understanding skills for dental public health students. The platform developed in this research is based mainly on the principles of inquiry based learning, which consists of five steps (i.e., engagement, exploration, explanation, elaboration, and evaluation), combined with the technology of Generative AI. Thus, the platform herein is capable of creating new and unprecedented contents by means of the learning style that focuses mainly on participatory learning. It is expected that this method of learning assists learners in the enhancement of the skills related to thinking, remembering, and understanding, which can further promote intelligence quotient in terms of cognitive domain, highly necessary in the learning society in this digital era. The suitability of the architecture of the IBL platform with Gen-AI was assessed by nine experts with specialized in the dental anatomy, and information technology. The research results show that the overall suitability of the elements towards the architecture of the IBL platform with Gen-AI is at highest level. It can be summarized that the guideline to further develop the IBL platform with Gen-AI to promote remembering and understanding skills for dental public health students through web applications.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».