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Enregistrement W1534770362

La modélisation cognitive, un outil de conception des processus et des méthodes d’un campus virtuel

2007· article· fr· W1534770362 sur OpenAlexaff
Gilbert Paquette, Ileana de la Teja, Karin Lundgren-Cayrol, Michel Léonard, Diane Ruelland

Notice bibliographique

RevueR-libre (Université Téluq) · 2007
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Education and E-Learning
Établissements canadiensUniversité TÉLUQ
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesComputer sciencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plusieurs projets de modélisation des connaissances sont présentés pour illustrer la variété d’applications possibles de la modélisation graphique par objets typés. Ces applications ont été réalisées dans des contextes et avec des buts souvent très différents. La première application décrit un modèle de la méthode d’ingénierie d’un système d’apprentissage (MISA 4) visant à soutenir le travail de conception pédagogique. La deuxième application comprend trois modèles qui ont été construits pour mieux comprendre certains processus d’apprentissage virtuel et définir des outils de soutien au téléapprentissage. La troisième application décrit les acteurs dans le campus virtuel. En synthétisant ces trois démarches, nous situons le rôle de la modélisation en regard d’un cycle d’acquisition et d’utilisation des connaissances. Several object-oriented modeling projects are presented to illustrate a variety of possible applications of graphic knowledge modeling using object types. The knowledge models described in this article have been designed in various contexts and with various goals. The first application is a model of a method for engineering learning systems (MISA 4.0) that aims to assist instructional designers to use and acquire knowledge of concepts, procedures, and principles in the method. The second application shows models that aim to explain some telelearning processes, as well as their computerized support tools. The third application demonstrates the roles of actors in a virtual campus. Generalizing on these three applications, the role of modeling in a cycle of knowledge acquisition and use is discussed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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