論文の概要: Digital Transformation of Education, Systems Approach and Applied Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11861v1
- Date: Wed, 10 Apr 2024 07:45:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 07:30:49.464603
- Title: Digital Transformation of Education, Systems Approach and Applied Research
- Title(参考訳): 教育のデジタルトランスフォーメーション、システムアプローチ、応用研究
- Authors: Elie Allouche,
- Abstract要約: 本稿では,公共政策に応用された研究の一環として,デジタル教育の体系モデルの構築を提案する。
デジタルドメインの広範性を考えると、プラクティスの変革を理解するための複雑なアプローチの重要性を強調します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This article proposes the construction of a systemic model of digital education as part of research applied to public policy (French Ministry of Education). Considering the digital domain in its pervasiveness, it highlights the importance of a complex approach to understanding the transformation of practices. As an applied research modality, we present digital theme groups (GTnum). The methodological approach combines a reflexive posture informed by research contributions, conceptual choices centered on digital humanities and the systems approach, participatory research and open science via the Hypotheses ''Education, digital and research'' notebook. As a result, our modeling is centered on a ''digital environment'' and six units of action put to the test via the GTnum themes. We interpret these results through a comparison with other systemic frameworks, an application to the axes of digital transformation in academies, a prospective reflection with the development of generative AI and perspectives for participatory research. Finally, the article discusses the limits and contributions of this approach: variability in the understanding of the issues at stake and in the integration of research contributions, as well as avenues for anticipating a new digital configuration with the place of AI.
- Abstract(参考訳): 本稿では、公共政策(フランス文部省)に適用される研究の一環として、デジタル教育の体系モデルの構築を提案する。
デジタルドメインの広範性を考えると、プラクティスの変革を理解するための複雑なアプローチの重要性を強調します。
応用研究のモダリティとして、デジタルテーマグループ(GTnum)を提示する。
方法論的アプローチは、研究貢献や人文科学を中心とした概念選択、システムアプローチ、参加研究とオープンサイエンスを、仮説「教育、デジタル、研究」ノートブックを通じて組み合わせている。
その結果、我々のモデリングは「デジタル環境」とGTnumのテーマによる6つのアクション単位に重点を置いている。
我々は、これらの結果を、他の体系的なフレームワークとの比較、アカデミアにおけるデジタルトランスフォーメーションの軸への応用、生成AIの発展と参加研究の展望を通して解釈する。
最後に、本記事では、このアプローチの限界とコントリビューションについて論じている。 関心のある問題の理解と研究コントリビューションの統合における可変性、さらにはAIの代わりに新しいデジタル構成を期待するための道程である。
関連論文リスト
- Affective Computing Has Changed: The Foundation Model Disruption [47.88090382507161]
我々は、Affective Computingの分野におけるファンデーションモデルの力に対する意識を高めることを目的としている。
我々は視覚、言語学、音声(音響)に焦点をあてて、マルチモーダルな感情データを合成して分析する。
本研究領域における基礎モデルの利用に関する倫理的問題や規制的側面などの基本的問題について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-13T15:20:18Z) - Retrieval-Enhanced Machine Learning: Synthesis and Opportunities [60.34182805429511]
検索エンハンスメントは機械学習(ML)の幅広い範囲に拡張できる
この研究は、MLの様々な領域の文献を、現在の文献から欠落している一貫した表記で合成することで、このパラダイムの正式なフレームワークであるRetrieval-Enhanced Machine Learning (REML)を導入する。
本研究の目的は、様々な分野の研究者に対して、検索強化モデルの包括的、正式に構造化された枠組みを付与し、学際的な将来の研究を促進することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-17T20:01:21Z) - Learning Paradigms and Modelling Methodologies for Digital Twins in Process Industry [1.1060425537315088]
デジタルツイン(Digital Twins、DT)は、センサーデータと高度なデータベースまたは物理ベースのモデル、あるいはその組み合わせを組み合わせた物理製造システムの仮想レプリカで、プロセス監視、予測制御、意思決定支援など、さまざまな産業関連タスクに対処する。
DTのバックボーン、すなわち、これらのモデルをサポートする具体的なモデリング方法論とアーキテクチャフレームワークは、複雑で多様性があり、急速に進化し、最新の最先端の手法と競争の激しい市場のトップに留まる傾向を徹底的に理解する必要がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-02T14:05:10Z) - Développement automatique de lexiques pour les concepts émergents : une exploration méthodologique [0.0]
本稿では,非技術革新を中心に,新しい概念を中心としたレキシコンの開発について述べる。
人間の専門知識、統計分析、機械学習技術を組み合わせた4段階の方法論を導入し、複数のドメインにまたがって一般化可能なモデルを確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-10T12:58:56Z) - Recent Advances in Hate Speech Moderation: Multimodality and the Role of Large Models [52.24001776263608]
この包括的調査は、HSモデレーションの最近の歩みを掘り下げている。
大型言語モデル(LLM)と大規模マルチモーダルモデル(LMM)の急成長する役割を強調した。
研究における既存のギャップを、特に表現不足言語や文化の文脈で特定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-30T03:51:44Z) - A Survey of Reasoning with Foundation Models [235.7288855108172]
推論は、交渉、医療診断、刑事捜査など、様々な現実世界の環境において重要な役割を担っている。
本稿では,推論に適応する基礎モデルを提案する。
次に、基礎モデルにおける推論能力の出現の背後にある潜在的な将来方向を掘り下げる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-17T15:16:13Z) - How Beaufort, Neumann and Gates met? Subject integration with
spreadsheeting [0.0]
その結果,従来の授業書や非コンテクスト化されたデジタル環境よりも,知識とデジタルスキルを両学生が効率よく習得していることが判明した。
この方法は、デジタル環境において解がより効果的であるであろう紙ベースの問題に適応することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-31T20:02:42Z) - A Comprehensive Review of Digital Twin -- Part 1: Modeling and Twinning
Enabling Technologies [11.241244950889886]
デジタルツイン(Digital twin)は、産業4.0時代の新興技術である。
デジタル双生児は、物理的世界を相互接続されたデジタルモデルのグループとしてモデル化することができる。
このレビューのパート2では、不確実性定量化と最適化の役割について論じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-26T15:01:26Z) - Automatic Image Content Extraction: Operationalizing Machine Learning in
Humanistic Photographic Studies of Large Visual Archives [81.88384269259706]
本稿では,機械学習による大規模画像アーカイブの検索と解析のための自動画像コンテンツ抽出フレームワークを提案する。
提案する枠組みは、人文科学と社会科学のいくつかの分野に適用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-05T12:19:24Z) - Recent Advances in Monocular 2D and 3D Human Pose Estimation: A Deep
Learning Perspective [69.44384540002358]
この問題に対処するための包括的で包括的な2D-to-3D視点を提供する。
2014年からの主流とマイルストーンのアプローチを統一フレームワークで分類しています。
また,ポーズ表現スタイル,ベンチマーク,評価指標,一般的なアプローチの定量的評価を要約した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-23T11:07:07Z) - Towards Digital Engineering -- The Advent of Digital Systems Engineering [6.034469109312663]
デジタル技術を活用するためのデジタルエンジニアリングのデジタルトランスフォーメーションであるDigital Engineeringが、グローバルにやってくる。
本稿では,新たなデジタル工学を支援するための理論,方法論,モデル,ツールの開発を目的とした,デジタルシステム工学について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-21T04:58:20Z)
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。