芸術文化観光専門職大学における語学教育とICT教育の架橋について（その2）
Notice bibliographique
Résumé
Based on the pilot study in Fujimoto, Fu, Yao & Nozu (2022), this research aims further to substantiate the hypothesis that four language skills can be applied to ICT skills and that the subjects' improvements in both skills are correlated, from the viewpoint of liberal arts education at professional colleges or universities.First, the questionnaire of this study's main survey was updated by shifting our research focus to subjects' current language and ICT skills and communicative competence based on their self-report.The main survey was conducted three times in 2022, the first time right before Quarter 1 started (in April), the second time at the end of Quarter 1 (in July), and the third time at the end of Quarter 3 (in December).The survey results reveal that about 61% of the subjects reported their common improvements both in language and ICT skills over time.Also, although 82% and 67% of the subjects reported their betterment in ICT and language skills, respectively, statistically there was no significant improvement in their self-reported confidence in both skills over time.Finally, an overall analysis of the survey results further suggests some thought-provoking hints for curriculum amendments at professional colleges and universities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».