Literasi Digital dan Pemanfaatan Media Sosial dalam Pembelajaran: Program Pendampingan Guru di SMK Permas Jaya 2 dan Sekolah Indonesia Johor Bahru, Malaysia
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
Improving the level of training and ability of educators to create technology-integrated instruction has become important in the current digital age, especially at Sekolah Indonesia Johor Bahru (SIJB) and Sekolah Menengah Kebangsaan Permas Jaya 2 (SMK Permas Jaya 2) in Malaysia. Making the best use of social media and digital apps in their teaching and learning processes presents difficulties for both institutions. Thirteen teachers from SMK Permas Jaya 2 and ten from SIJB participated in this community service program, which aimed to enhance their knowledge and practical abilities in using digital and artificial intelligence (AI) programs such Canva, ChatGPT, Perplexity, Grammarly, and Book Creator. Pretest and post test assessments were used in conjunction with lessons, discussions, demonstrations, and practical exercises. According to pretest results, the majority of teachers understood digital literacy at a moderate level, but they still lacked the practical abilities to use digital apps. The majority of teachers advanced to the "good" and "excellent" categories in terms of their proficiency with these programs and their ability to produce interactive digital learning resources after the mentoring sessions, indicating a notable improvement. Teachers' successful integration of digital resources into their classroom instruction is proof of the program's tangible impact, as demonstrated by improved practical skills. Direct mentoring helped solve a number of technical challenges that arose during practice. All things considered, this digital literacy mentoring program successfully increased the ability of teachers at both schools, especially when it came to using technology to produce more engaging and creative learning environments. It is advised that similar initiatives be maintained, emphasizing more advanced instruction and better technology infrastructure.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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