The Development of Digital Content on the Metaverse Combined with Interactive Communication Activities with Professional on TikTok Marketing for Students
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
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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