ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ SỐ TRONG DẠY VÀ HỌC THIẾT KẾ ĐỒ HỌA: CƠ HỘI VÀ THÁCH THỨC TRONG VIỆC PHÁT HUY TƯ DUY SÁNG TẠO CỦA SINH VIÊN NGÀNH THIẾT KẾ ĐỒ HOẠ TẠI VIỆT NAM
Notice bibliographique
Résumé
Trong bối cảnh toàn cầu hóa mạnh mẽ và sự phát triển không ngừng của khoa học công nghệ, việc ứng dụng công nghệ số vào giáo dục đã trở thành xu hướng tất yếu, mang đến nhiều cơ hội nhưng cũng đặt ra không ít thách thức đối với quá trình đào tạo và phát triển tư duy sáng tạo cho sinh viên, đặc biệt là trong lĩnh vực Thiết kế đồ họa(TKĐH) tại Việt Nam. Một trong những thách thức lớn nhất là sự đồng nhất văn hóa và mất mát của các giá trị cá nhân của nhà thiết kế khi các xu hướng nghệ thuật từ các nền văn hóa ngoại lai và vô vàn những sản phẩm mang tính phom mẫu đang lan tỏa nhanh chóng qua các nền tảng kỹ thuật số. Người học non trẻ dễ bị cuốn vào sự đồng hóa, lười suy nghĩ làm lu mờ đi bản sắc cá nhân và văn hóa quê hương. Tất nhiên, nghệ thuật số, nhờ tính toàn cầu và không gian không giới hạn, cũng tạo ra những cơ hội độc đáo để bảo tồn và phát huy bản sắc văn hóa. Đã có nhiều nghiên cứu về ứng dụng công nghệ số trong lĩnh vực Dạy - Học Thiết kế đồ hoạ tại Việt Nam cũng như đề xuất các tiêu chí về xây dựng việc quả lý chất lượng học tập của sinh viên được thực hiện với nhiều cách tiếp cận khác nhau. Trong bài viết nhóm tác giả đặt mục tiêu nghiên cứu phân tích những cơ hội và những mặt còn hạn chế mà công nghệ tác động lên việc dạy và học trong lĩnh vực thiết kế nối chung và ngành TKĐH nói riêng và đề xuất một số kiến nghị nhằm nâng cao chất lượng nguồn lực sáng tạo trong lĩnh vưc TKĐH tại Việt Nam đồng thời khám phá các triển vọng mà khoa học công nghệ mang lại trong lĩnh vực Thiết kế Đồ hoạ.
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 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 | 0,009 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,008 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».