Notice bibliographique
Résumé
Onderwijzen is een prachtig vak, maar het heeft zijn schaduwzijden. En die schaduwzijden zitten wat mij betreft vaak in het repetitieve karakter van bepaalde taken: het beantwoorden van vragen die voor de vierde maal worden gesteld, het uitleggen van een stukje theorie aan het zesde gezelschap die dag of het nakijken van 350 tentamens. Ik ben dan ook blij dat het accent van de taak van de onderwijzer verschuift van het overdragen van kennis naar het organiseren van het leerproces van de student. Bij het laatste past dat je de ter beschikking staande middelen efficiënt en effectief gebruikt om studenten aan het werk te houden, meer dan dat je je uitput door alles zelf en herhaaldelijk te doen. Zogenaamde digitale leeromgevingen (dlo's) kunnen hierbij een nuttige functie vervullen. Dlo's zijn - kort gezegd - computerprogramma's (meestal gekoppeld aan het intra- of internet) die het mogelijk maken dat studenten van elkaar of van de docent leren zonder op het zelfde moment fysiek in dezelfde ruimte te zitten. Dlo's worden al een tiental jaren gebruikt in het onderwijs en hun functionaliteit is voortdurend uitgebreid. Waren het aanvankelijk een soort veredelde e-mail- of database-programma's, tegenwoordig is alles mogelijk wat ook elders op het web mogelijk is, inclusief alle interactieve en multimediale elementen. Soms wordt dan wel gesproken over e-learning, al heeft dat verschijnsel een grotere vlucht genomen in landen waar afstanden een grotere hindernis vormen dan in Nederland, zoals Canada.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,460 | 0,188 |
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 ».