Knowledge Management Systems Development: Theory and Practice
Notice bibliographique
Résumé
The intricate crafting of online educational systems lie within three principal activities: Design of the system, implementation, and proper post-implementation assessment.There is not enough knowledge or experience in all regards.Efficient execution of these three major activities necessitates the use of design and pedagogical models to achieve cost and time efficiency, as well as high pedagogical quality.Models represent a structured approach to analysis and promote quantifiable feedback that can be monitored.Components of an online educational system would benefit from a design process.Similarly, utilization of the online educational system would benefit from a structured approach to design, implementation, and student's assessment.Following the technology adoption theory, understanding individual's behavior towards technology usage would focus on instrumental beliefs driving intentions.However, this may not be the case with online educational systems because the context and setup is significantly different from previous technology adoption studies.Therefore, the implementation of an online educational system should be designed based on established pedagogical principles, and once developed the assessment of students' behavior should be monitored using management information systems methodology.In this paper, we present the design of an online education system, and the experience of the students using the system.A survey methodology approach is followed and assessment results are discussed.The technology acceptance model and the theory of planned behavior were used to identify significant constructs as antecedents to intentions.Scale validation for both models indicates that the operational measures have acceptable psychometric properties.Confirmatory factor analysis supports both models.Structural equation analysis provides evidence for the superiority of the theory of planned behavior in explaining students' behavior towards educational online systems.Limitation, implications, design recommendations, and suggestions for future research are then discussed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,014 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».