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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 OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,584
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

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