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Enregistrement W4407608597 · doi:10.22452/mojem.vol12no4.1

A BIBLIOMETRIC ANALYSIS OF TECHNOLOGICAL MANAGEMENT TRENDS IN PRESCHOOL EDUCATION AND META-ANALYSIS OF THE UTILIZATION OF TECHNOLOGICAL TOOLS IN CLASSROOM

2024· article· en· W4407608597 sur OpenAlexaff
A. Syukur Ghazali, Zakiah Mohamad Ashari, Joanne Hardman, Mohd Noor Idris, Wanbayuree Kaweng

Notice bibliographique

RevueMalaysian Online Journal of Educational Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender and Technology in Education
Établissements canadiensEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisKnowledge managementComputer scienceMathematics educationPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the usage of technology tools in education has been a much-debated topic in recent years, there has been less research on the factors that may affect their effectiveness in preschool settings. The current study methodically collected 264 empirical publications that examine the correlation between technology tools and children's development, specifically focusing on learning performance. This was achieved using a bibliographic analysis that utilises the VOSviewer software. After conducting a systematic review, a total of 6 empirical research studies were evaluated using the OpenMEE programme and ATLAS.ti 9. Researchers are particularly interested in studying the bibliographic networks related to children's development, preschool environment, and technological utilisation. The meta-analysis results indicate that establishing and maintaining engaging and influential technological activities in the classroom can lead to improved individual development. Future research is recommended to investigate the role of various parties, such as families, as moderators in influencing children's development on integrating ICT into education. Encouraging the early use of technology in the classroom can support national policies focused on fostering communities with advanced digital skills and cultivating competent future leaders.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,134
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,134
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,019
Bibliométrie0,1980,171
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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