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Enregistrement W1544977692 · doi:10.5772/7115

Topic Maps as Indexing Tools in the Educational Sphere: Theoretical Foundations, Review of Empirical Research and Future Challenges

2010· book-chapter· en· W1544977692 sur OpenAlexaff
Vivek Venkatesh, Kamran Shaikh, Amna Zuberi

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSearch engine indexingData scienceComputer scienceEmpirical researchRegional scienceInformation retrievalManagement scienceSociologyEpistemologyEngineeringPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A primerTopic maps separate the inter-related topics in a given body of knowledge from the actual resources that describe these topics.They provide context-based searches that can match context-specific search criteria entered by the user (Pepper, 2002;Garshol, 2004).As a search-and-retrieval technology, topic maps provide a method to code content in terms of topics, the relationships between these topics, and any additional informational resources associated with the target subject matter.This allows for greater flexibility in searching because the user not only gains access to information directly associated with a topic but also gets information regarding related topics.Results are returned not by keyword "hits" but rather by the concepts or ideas present in a corpus.A search will return fewer, more relevant "hits" matching the key word with the appropriate semantic context (Rath, 2000).Given their capability, topic maps can support learning within an online learning environment (OLE) in that content across functions can be integrated through search functionality triggered by a learner's query.Topic maps can help to provide the learner with a uniquely individualized tool that customizes how content is accessed and potentially organized.Pepper (2002) refers to the elements of a topic map using the acronym TAO -Topics, Associations, and Occurrences.Let us consider a simple example of a topic map created to describe the body of knowledge related to e-learning.Topics pertinent to the subject matter of e-learning could include, for example, software platforms, learning management systems, learning content management systems, learning objects, industry standards, and interoperability, among others.Associations draw out the relationships between topics.For example, consider the following statement where the underlined portion details an association linking the topic "Interoperability Standards" to the topic "Metadata Schemes": "Interoperability standards are used in evaluating Metadata Schemes"; note also that this association is bi-directional, and hence, logically leads to the following statement: "Metadata Schemes are evaluated by Interoperability Standards".Occurrences point the user to resources that provide information about the topics themselves.An occurrence dedicated to the topic "Metadata Schemes" could be a pointer to an online article comparing the various metadata standards used in the industry.Topic maps also allow multiple naming conventions, which allow topics to be described in a variety of languages or by different titles according to user preference.Topic maps permit the assignment of metadata to information resources, similar to resources that possess XML tagging.Topics within a topic map can also be assigned a scope within which they are considered valid, thereby avoiding problems arising from the use of a topic in multiple contexts.Arguably, the quality of the search results obtained through using a topic map depends largely on the topic map developer's ability to extract stakeholders' representations of the domain of knowledge being mapped.Proponents of the cognitive information processing (CIP) theory, proposed by Waugh and Norman (1965) and Atkinson and Shiffrin (1968), have explored the role of representations of ill-structured problems (Reitman, 1965) in various contexts (Voss, 1998;Voss & Post, 1988).Research has also shown that differences in problem solving ability between novices and experts can be partially attributed to their different problem representations (e.g., Voss et al., 1998;Torney-Purta, 1992).Taking this research into account, our development of topic maps is grounded in one or more expert's cognitive representations of the domain, and an analysis of the tasks to be performed by end-users who will be navigating the domain using the topic map.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0150,027
Études des sciences et des technologies0,0020,010
Communication savante0,0150,031
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,232
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations7
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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