論文の概要: The Application of Digital Technology and the Learning Characteristics
of Generation Z in Higher Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.05991v1
- Date: Wed, 10 Nov 2021 23:43:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-08 11:49:15.683177
- Title: The Application of Digital Technology and the Learning Characteristics
of Generation Z in Higher Education
- Title（参考訳）: 高等教育におけるデジタル技術の応用と世代zの学習特性
- Authors: Ali Alruthaya, Thanh-Thuy Nguyen and Sachithra Lokuge
- Abstract要約: ジェネレーションZ(ジェネレーションZ)はインターネットのない人生を経験したことがありません。
デジタル技術の利用は、日々の日常に欠かせない部分となっている。
本稿では,デジタル技術が高等教育におけるGen Zの学習特性に与える影響を理解するための枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Generation Z (Gen Z), or the digital natives have never experienced a
life without the internet. In addition, the advancement of digital technologies
such as social media, smart mobile technologies, cloud computing, and the
Internet-of-things has transformed how individuals perform their day-to-day
activities. Especially for Gen Z, the use of digital technology has become an
essential part of their daily routine, as a result, challenging the norm. As
such, Gen Z displays unique learning characteristics which are different from
previous generations. This change opens new avenues for exploring the impact of
digital technology on the learning characteristics of Gen Z and possible
applications to the higher education environment. By conducting a literature
review of 80 studies, this paper presents a comprehensive framework for
understanding the influence of digital technologies on the learning
characteristics of Gen Z in higher education.
- Abstract（参考訳）: ジェネレーションZ(Gen Z)やデジタルネイティブはインターネットのない生活を経験したことがない。
さらに、ソーシャルメディア、スマートモバイル技術、クラウドコンピューティング、インターネットのようなデジタル技術の進歩は、個人が日々の活動を行う方法を変えました。
特にGen Zでは、デジタル技術の使用が日々の日常に欠かせない部分となり、その結果、この規範に挑戦している。
このように、Gen Zは前世代とは異なる独自の学習特性を示す。
この変更は、デジタル技術がGen Zの学習特性と高等教育環境への適用性に与える影響を探求する新たな道を開く。
本稿は,80研究の文献レビューを行い,デジタル技術が高等教育におけるGen Zの学習特性に与える影響を理解するための包括的枠組みを提案する。
関連論文リスト
- Computing in the Life Sciences: From Early Algorithms to Modern AI [45.74830585715129]
本稿では,生命科学におけるコンピューティングの歴史的発展を通じて,重要なマイルストーンと技術進歩を強調した。
この議論には、生物学的プロセスの計算モデルの導入、バイオインフォマティクスツールの出現、現代の生命科学研究におけるAI/MLの統合が含まれる。
科学的な大規模言語モデルやバイオAIツールなど、生命科学で使用されるAI対応ツールに注意が向けられ、その能力、限界、生物学的リスクへの影響を調べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-17T21:36:52Z) - Post-Digital Humanities: Computation and Cultural Critique in the Arts and Humanities [0.0]
デジタルと非デジタルの歴史的区別はますます曖昧になっている。
オンライン化やオンライン化という考え方が、スマートフォンやタブレットが常時オンになっていることと、無線ネットワーク技術の普及によって、時代遅れになったように、デジタルという言葉も、おそらく過去の世界を前提としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-01T19:57:54Z) - Deepfake Generation and Detection: A Benchmark and Survey [134.19054491600832]
Deepfakeは、特定の条件下で非常にリアルな顔画像やビデオを作成するための技術だ。
この調査は、ディープフェイクの発生と検出の最新の展開を包括的にレビューする。
本研究では, 顔交換, 顔再現, 話し顔生成, 顔属性編集の4つの代表的なディープフェイク分野の研究に焦点をあてる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-26T17:12:34Z) - The Impact of Artificial Intelligence on the Evolution of Digital
Education: A Comparative Study of OpenAI Text Generation Tools including
ChatGPT, Bing Chat, Bard, and Ernie [0.196629787330046]
このレビュー論文は、Bing Chat、Bard、ErnieといったOpenAIの先駆的なテキスト生成ツールの能力と影響を対比することで、急速に進化するデジタル教育の風景を深く掘り下げている。
この研究は、教育の民主化、自治主義の育成、学生のエンゲージメントの拡大におけるその役割を浮き彫りにしている。
しかし、このような変革的な力によって、テキスト生成ツールが必然的に学術的完全性に挑戦する可能性があるため、誤用の可能性がもたらされる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-05T08:15:00Z) - Brain-Inspired Computational Intelligence via Predictive Coding [89.6335791546526]
予測符号化(PC)は、マシンインテリジェンスタスクにおいて有望なパフォーマンスを示している。
PCは様々な脳領域で情報処理をモデル化することができ、認知制御やロボティクスで使用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-15T16:37:16Z) - The AI generation gap: Are Gen Z students more interested in adopting
generative AI such as ChatGPT in teaching and learning than their Gen X and
Millennial Generation teachers? [0.0]
Gen Zの学生は一般的に、生成AI(GenAI)の潜在的なメリットについて楽観的だった
Gen XとGen Yの教師は、過度な信頼、倫理的、教育的な意味に関する懸念を高めた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-04T14:42:06Z) - Digital Literacy and Reading Habits of The DMI-St. Eugene University
Students [1.1172382217477128]
本研究は,大学生のデジタル読書の習慣とスキルを理解することを試みた。
また、物理的な資料やデジタル資料を含む、生徒のお気に入りの読書資料を垣間見ることもできる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-29T07:38:40Z) - A Computational Inflection for Scientific Discovery [48.176406062568674]
我々は科学的な発見の軌跡において、かなりの屈折の足元に立っている。
社会が急速に成長するデジタルトランスフォーメーションを継続するにつれて、人類の集団的な科学的知識も同様である。
コンピュータ科学は科学プロセス自体に革命を起こそうとしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-04T11:36:54Z) - Generation Alpha: Understanding the Next Cohort of University Students [0.0]
この研究は、世代アルファを区別する特性と特性に基づいて理論的解析を行った。
この研究は、ソーシャルメディア、社会的つながり、高いレベルの認知、そして高等教育環境における将来の教育-学習アプローチにおける情報解釈能力の影響を明らかにした。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-03T05:47:43Z) - Deep Person Generation: A Survey from the Perspective of Face, Pose and
Cloth Synthesis [55.72674354651122]
まず、まず、人物生成の範囲を要約し、それから、最新の進歩と深い人物生成の技術的トレンドを体系的にレビューする。
200以上の論文が網羅的に紹介され、重要な技術的ブレークスルーを見るためにマイルストーンの作業が強調されている。
この調査は、ディープ・パーソン・ジェネレーションの将来的な展望に光を当て、デジタル・ヒューマンへの完全な応用のための有用な基盤を提供することを期待している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-05T14:15:24Z) - A Survey of Knowledge-Enhanced Text Generation [81.24633231919137]
テキスト生成の目標は、機械を人間の言語で表現できるようにすることである。
入力テキストを出力テキストにマッピングすることを学ぶことで、目的を達成するために、様々なニューラルエンコーダデコーダモデルが提案されている。
この問題に対処するために、研究者は入力テキスト以外の様々な種類の知識を生成モデルに組み込むことを検討してきた。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-09T06:46:46Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。