The Development of Artificial Intelligence Competency on the Flipped Classroom with Demonstration Learning Platform
Notice bibliographique
Résumé
The development of artificial intelligence competency on the flipped classroom with demonstration learning platform is the study that was conducted with the ideas to enhance the quality of Thai youths so that it would align with the instruction management in the age of artificial intelligence (AI), in which a number of AI applications have been widely applied in education and learning as well as the creation of useful works. One of the most important things to be taken into account when using this modern technology is the data security and the ethical use of AI. The main objective of this research is to study the results of the development of artificial intelligence competency in terms of artificial intelligence skills and awareness of the impact of using artificial intelligence, and the satisfaction of the research participants after learning with the flipped classroom with demonstration learning platform; thereby the said participants are 32 students of Rajinibon School, derived by means of cluster sampling, all of whom are studying at grade 12 enrolled in the course “Computer for Career”. The research results show that (1) the artificial intelligence skills after learning with the flipped classroom with demonstration learning platform are higher than 80% (percentage = 81.25), (2) the awareness of the impact of using artificial intelligence after learning with the flipped classroom with demonstration learning platform is at very high level (mean = 4.60, SD = 0.04), and (3) the satisfaction after learning with the flipped classroom with demonstration learning platform is at very high level (mean = 4.66, SD = 0.02).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».