Enhancing teaching–learning process and through CAI (Computer-assisted instruction)
Notice bibliographique
Résumé
Traditional teaching and learning paradigms have been shaken by the impact of the integration of Information and Communication Technologies (ICT). Computer programmes are interactive and can illustrate a concept through attractive animation, sound and demonstration. They allow students to progress at their own pace and work individually or solve problems in a group. “Computer-assisted instruction” (CAI) refers to instruction or remediation presented on a computer. Many educational computer programmes are available online and from computer stores and textbook companies. They enhance teacher instruction in several ways. A self-learning technique, usually offline/online, involving interaction of the student with programmed instructional materials. Computer-assisted instruction (CAI) is an interactive instructional technique whereby a computer is used to present the instructional material and monitor the learning that takes place. CAI uses a combination of text, graphics, sound and video in enhancing the learning process. The computer has many purposes in the classroom and it can be utilised to help a student in all areas of the curriculum. Reading computer programmes demonstrate concepts, instruct and remediate student errors and misunderstandings from pre-school through college. In this article researchers try to define and show usage and capabilities of CAI in learning and teaching process with reference to the Canadian context.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».