The development of distance education in the Russian Federation and the former Soviet Union
Notice bibliographique
Résumé
<!-- @font-face { font-family: "Cambria Math"; }p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal { margin: 0cm 0cm 0.0001pt; line-height: 200%; font-size: 12pt; font-family: "Times New Roman"; }p.Abstract, li.Abstract, div.Abstract { margin: 18pt 1cm 15pt 36pt; line-height: 150%; font-size: 11pt; font-family: "Times New Roman"; }p.AbstractCxSpFirst, li.AbstractCxSpFirst, div.AbstractCxSpFirst { margin: 18pt 1cm 0.0001pt 36pt; line-height: 150%; font-size: 11pt; font-family: "Times New Roman"; }p.AbstractCxSpMiddle, li.AbstractCxSpMiddle, div.AbstractCxSpMiddle { margin: 0cm 1cm 0.0001pt 36pt; line-height: 150%; font-size: 11pt; font-family: "Times New Roman"; }p.AbstractCxSpLast, li.AbstractCxSpLast, div.AbstractCxSpLast { margin: 0cm 1cm 15pt 36pt; line-height: 150%; font-size: 11pt; font-family: "Times New Roman"; }.MsoChpDefault { font-size: 10pt; }div.WordSection1 { page: WordSection1; } --><p class="Abstract">Distance education in the present Russian Federation and former Soviet Union has a long tradition that prevails to this day. The majority of students in Russia are enrolled in distance learning programs. The numbers indicate the existence of a well-established system for distance education, of which little is known in Western literature. A review of distance education research in the Anglo-American sphere showed that within the past 10 years not a single article dealing with the Russian system was published. Consequently, within international DE research Russia remains uncharted territory. The following explorative study introduces the educational and tertiary educational system and presents current statistical data while emphasizing the historical perspective to further describe how the distance education system is embedded therein. In order to discuss current practice in this field, one of the biggest higher distance education institutions in Moscow with approximately 110,000 students is used as an example.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».