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Enregistrement W1551198897 · doi:10.19173/irrodl.v12i2.916

Head of gold, feet of clay: The online learning paradox

2011· article· en· W1551198897 sur OpenAlexaffvenue
Thomas Michael Power, Anthony Morven-Gould

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Research in Open and Distributed Learning · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationMainstreamChampionFunction (biology)Quality (philosophy)Distance educationAttritionPsychologyPublic relationsComputer sciencePolitical scienceMathematics educationArtificial intelligenceMedicineLawEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although online learning (OL) is becoming widely accessible and is often viewed as cutting-edge, the actual number of regular faculty participating in this form of teaching remains small. Moreover, OL, despite its growing recognition, is often associated with high rates of student dissatisfaction and isolation, withdrawal, and attrition. Furthermore, although administrators typically champion support of OL, they often seem unable or unwilling to marshal the necessary financial, human, and technological resources to produce high-quality course materials and to effect efficient course delivery. In short, online learning seems paradoxically to be both booming and busting simultaneously. It is expanding supply yet hitting similar obstacles that distance education encountered generations earlier. Under these circumstances, OL is unlikely to become mainstream without a major redirection. This article applies economic principles and concepts to OL. The revised conceptualization posits that an understanding of stakeholder priorities is the key to improved online course design and delivery.<input id="gwProxy" type="hidden" /><input id="jsProxy" onclick="if(typeof(jsCall)=='function'){jsCall();}else{setTimeout('jsCall()',500);}" type="hidden" /><input id="gwProxy" type="hidden" /><input id="jsProxy" onclick="if(typeof(jsCall)=='function'){jsCall();}else{setTimeout('jsCall()',500);}" type="hidden" />

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 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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil0,851

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,322 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations71
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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