Distance Education for Traditional Universities: Part-Time Professional Learning
Notice bibliographique
Résumé
Traditional universities are experiencing considerable pressure to make their courses and programs accessible at a distance. Unfortunately, senior administrators in traditional universities are skeptical and do not understand that there are distance education technologies and approaches that are consistent with the values and culture of their institutions. It is argued that the traditional research universities can accomplish several goals by focusing on the development of relevant continuing professional education programs that are accessible through distance education. Moreover, if the capabilities of collaborative synchronous and asynchronous communications technologies are used to their full potential, the integrity and quality of traditional research universities can be sustained. One important side benefit may be that traditional universities will rethink their approaches to teaching and learning for both on- and off-campus courses and programs. Les universités traditionnelles subissent des pressions considérables afin de rendre leurs cours et leurs programmes accessibles à distance. Malheureusement, les cadres supérieurs de ces universités sont sceptiques et ne comprennent pas qu’il existe des technologies et des méthodes d’éducation compatibles avec leurs valeurs et leur culture traditionnelles. Nous prétendons que les universités traditionnelles à vocation de recherche peuvent atteindre plusieurs de leurs objectifs en mettant l’accent sur l’élaboration de programmes d’enseignement professionnel continu qui seraient accessibles à distance. Qui plus est, si l’on exploite à fond le potentiel des technologies de communication, synchrone et asynchrone, pour la collaboration, l’intégrité et la qualité des universités traditionnelles à vocation de recherche pourront être maintenues. En outre, ces universités pourraient être amenées à repenser leur manière d’aborder l’enseignement et l’apprentissage, à la fois sur le campus et hors campus, et cela pourrait être une retombée positive.
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 | 0,005 | 0,011 |
| 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 | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,011 |
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 ».