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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

Exporter en CSVExporter en JSONRequête API

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

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Revue
Sujet
Online Learning and Analytics
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

1 694 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
1 694 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 8 sur 34

Les étiquettes couvrent 10 des 1 694 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 1 694 des 1 694 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

afffundnon étiqueté
Learning Analytics for Self-Regulated Learning
Philip H. Winne
2022· book-chapter· en· Solar eBooks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+research_integrityconsensus · aucune
22
citations
venueno affnon étiqueté
Are Universities Ready to Recognize Open Online Learning?
Margarita Teresevičienė, Elena Trepulė, Estela Daukšienė, Giedrė Tamoliūnė, Nilza Costa
2020· article· en· International Education Studies· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
22
citations
venueno affnon étiqueté
User Consent in MOOCs – Micro, Meso, and Macro Perspectives
Mohammad Khalil, Paul Prinsloo, Sharon Slade
2018· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
venueno affnon étiqueté
Experience with a Massive Open Online Course in Rural Rwanda
Christine Warugaba, Brienna Naughton, Bethany Hedt Gauthier, Ernest Muhirwa, Cheryl Amoroso
2016· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
fundno affnon étiqueté
Artificial Intelligence in Education
Amarjeet Mallah, Mohan Devendra
2023· article· en· International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
venueno affnon étiqueté
Analysis of Success Indicators in Online Learning
Ermira Idrizi, Sonja Filiposka, Vladimir Trajkovijk
2021· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
affnon étiqueté
Academic Performance Predictors
Cheng Lei, Kin Fun Li
2015· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
affvenueaboutnon étiqueté
An Analysis of Digital Education in Canada in 2017-2019
George Veletsianos, Charlene VanLeeuwen, Olga Belikov, Nicole Johnson
2021· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
19
citations
aboutno affsans résuménon étiqueté
Systemic Equity Challenges
Ryan Naylor, Richard James
2015· book-chapter· en· Elsevier eBooks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · aucune
19
citations
affnon étiqueté
A Critical Perspective on Learning Analytics and Educational Data Mining
Rita Kop, Hélène Fournier, Guillaume Durand
2017· book-chapter· en· Society for Learning Analytics Research (SoLAR) eBooks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrow+sts+scholarly_communication+research_integrityconsensus · aucune
19
citations
aboutno affnon étiqueté
Editorial: Generative AI in education
Diego Zapata‐Rivera, Ilaria Torre, Chien‐Sing Lee, Antonio Sarasa Cabezuelo, Ioana Ghergulescu, Paul Libbrecht
2024· editorial· en· Frontiers in Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+research_integrityconsensus · aucune
18
citations
fundno affnon étiqueté
Recommendations for the design and deployment of MOOCs
Carlos Alario‐Hoyos, Mar Pérez‐Sanagustín, Carlos Delgado Kloos, Pedro J. Muñoz‐Merino
2014· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
18
citations
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