DCIRV Based on AI For Ed-comm In Asia and Europe
Notice bibliographique
Résumé
The development and utilization of VCDLN-TVUPI products have been successful in Indonesia, Japan, and Korea through experts from Bordeaux, France. Furthermore, research from 2025 to 2026 will build a Digital Innovation Center for the Development of VCDLN Robots (DCIRV) based on artificial intelligence to strengthen and expand future innovation. The focus of this research will include DCIRV Network Updates to the VCDLN Database Center and API; Content Recommendation Chatbot and Localization. Thus, the method that will be used is the ADDIE model. The location where DCIRV will be developed is at the Indonesian Smart Robot International Center on the UPI as host of this research, the Laboratory Study Program of Educational Technology Universitas Negeri Malang and Universitas Negeri Jakarta. To ensure the quality of research products, which include prototypes, automation systems, content development, and other delivery systems, they will be supported by experts from Bordeaux and user samples of students and teachers from France, Uzbekistan, NDHU, McGill, and Indonesia. Research products, both the DCIRV Robotics system and the resulting content products, will become learning resources that have the power of modern Pentahelix learning re-sources in supporting mobile open and distance learning services more broadly.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,016 |
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 ».