The Remote Networked School (RNS) Model: An ICT Initiative To Keep Small Rural Schools and Their Local Community Alive
Notice bibliographique
Résumé
The importance of peer interaction for learning purposes is a well-known fact in educational theory, and a school of a small size is particularly challenged to engage same-age students in social exchange of this nature. For almost a decade, an action research partnership (Laferrière & Breuleux, 2002) has been established. A systemic approach was applied (Banathy, 1991; Engeström, 1999; Seidel & Perez, 1994). It has meant tackling an educational challenge and social one as well as distance from urban areas using the support of the Internet. Partners’ objective was to design and study (see design experiment methodology: Brown, 1992; Collins, 1992; 1999), from an ecological perspective (Nardi & O’Day, 1999). The model that was cocreated was meant to enrich interactions for learning purposes in rural schools. More concretely, with the use of information and communication technologies (ICTs), we designed a model whose purpose is to bring classrooms of different schools and regions to work and learn together. This paper focuses on two poles of results of the Remote Networked School (RNS) model: 1) the advantages of collaboration between schools from teachers’ point of view; 2) parents’ social representations of the RNS model and its value as it pertains to their children’s education.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».