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Enregistrement W4416400343 · doi:10.5539/ies.v18n6p19

The Development of Digital Content on the Metaverse Combined with Interactive Communication Activities with Professional on TikTok Marketing for Students

2025· article· W4416400343 sur OpenAlexvenueno aff
Amornrat Kittipongpisut, Pornpapatsorn Princhankol, Kuntida Thamwipat, paitoon Kantunyaluk

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2025
Typearticle
Langue
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEmployee Performance and Leadership
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSample (material)PerceptionDigital contentQuality (philosophy)Simple random samplePresentation (obstetrics)MetaverseContent analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research aimed to 1) examine the needs for developing digital content on the metaverse 2) develop and evaluate the quality of digital content on the metaverse combined with interactive communication activities 3) compare the perception of the sample group before and after viewing the digital content, and 4) assess the satisfaction of the sample group with the digital content and activities. The tools used in the study include a needs survey, content and presentation quality evaluation forms, perception assessment, satisfaction assessment, and the digital content with interactive activities, which the researcher developed, consisted of 26 posters and 8 video clips. The sample group included 48 third-year students from the Department of Educational Communications and Technology, who registered for ETM 358 Marketing Communication in the second semester of 2023. Simple random sampling was used, selecting students who had previously viewed the content and were willing to respond to the survey. Statistical analysis involved mean, standard deviation, and t-test. The results showed that the sample group's demand for developing digital content with communication activities was at the highest level. Based on this, the digital content on the metaverse, combined with interactive communication activities with professional, was developed and evaluated by experts. The content quality was rated at a very good level, while the presentation quality was rated at a good level. Perception assessment after viewing the content and activities showed a significant improvement (p < .05), and satisfaction was rated at the highest level.

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

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,278 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
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