Entornos virtuales de aprendizaje (EVA): Una revisión del estado del arte en dieciséis países
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
The document compiles research on the impact of virtual environments on education in various countries. In China, the focus is on assessing training through virtual reality. Taiwan emphasizes that virtual reality enhances motivation and participation in learning. Germany demonstrates the potential of immersive fitness games for postoperative recovery. Italy highlights the importance of visuospatial skills in virtual navigation. In Spain, multiple topics are addressed, from learning strategies in engineering to neuro marketing and teaching perspectives through virtual reality. In Portugal, the positive influence of TIC on higher education is emphasized, while in Villa Lousada, gamification and augmented reality are implemented to enhance reading comprehension. In summary, it is concluded that technological tools enhance academic performance when adapted correctly to the context and learning style of students. The study also addresses other countries. In Canada, the use of virtual reality in medicine is highlighted. In the United States, the focus is on bilingualism through virtual classrooms. In Mexico, the widespread use of Learning Environments, especially at the university level, is emphasized. In Cuba, the focus is on the implementation of virtual classrooms as a complement to face-to-face teaching. In Panama, the importance of Virtual Environments for the comprehensive education of students is highlighted. Overall, the relevance of technology in adapting to changes and improving the teaching-learning process is emphasized.
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.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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