GenAI-empowered teachers as active actors of change in developing (inter)national human capital in Singapore
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 integration of Generative Artificial Intelligence (GenAI) within education technology (EDTech) aims to transform Singapore into a global hub for GenAI by 2030. This means that schools, including postsecondary and higher institutions, must support this shift, and teachers must become key facilitators in transferring these new experiences to their students. Using Bourdieu’s Capital Theory, this chapter article discusses how the shift towards GenAI-infused teaching will revolutionise the education landscape, particularly in the teaching and learning of English, and improve enhance Singapore’s human capital, including international students living in Singapore, at the macro level. However, given the varying levels of English-language competency among students from different socioeconomic backgrounds and countries, this shift could lead to more significant social inequalities and stratification, as GenAI could act as both a leveller and a limiter. This paper article highlights that while GenAI empowers the education landscape and becomes a ‘non-human’ actor in this transformative journey, AI-empowered teachers become critical for effective language acquisition, as traditional teaching ensures not only personalised learning and a contextualised understanding of English but also acts as a social leveller.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découle