Topic Maps as Indexing Tools in the Educational Sphere: Theoretical Foundations, Review of Empirical Research and Future Challenges
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Topic Maps (International Organization of Standardization [ISO 13250], 1999; Topic maps are malleable -the concept and relationship creation process is dynamic and user-driven. In addition, topic maps are scalable and can hence be conjoined and merged. Perhaps, most impressively, topic maps provide a distinct separation between resources and concepts, thereby facilitating migration of the data models therein Topic map technologies are extensively employed to navigate databases of information in the fields of medicine, military, and corporations. Many of these proprietary topic maps are machine-generated through the use of context-specific algorithms which read a corpus of text, and automatically produce a set of topics along with the relationships among them. However, there has been little, if any, research on how to use cognitive notions of mental models, knowledge representation and decision-making processes employed in problemsolving situations as a basis for the design of ontologies for topic maps. This chapter will first outline the theoretical foundations in educational psychology and cognitive information retrieval that should underlie the development of ontologies that describe topic maps. The conjectural analyses presented will reveal how various modes of online interaction between key stakeholders (e.g., instructors, learners, content and graphical user interfaces), as well as the classic information processing model, mental models and related research on problem representation must be integrated into our current understanding of how the design of topic maps can better reflect the relationships between concepts in any given domain. Next, the chapter outlines a selective review of empirical research conducted on the use of topic maps in educational contexts, with a focus on learner perceptions and cognitions. Finally, the chapter provides comments on what the future holds for researchers who are committed to the development, implementation, and evaluation of topic map indexes in educational contexts.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle