Le Campus virtuel: un réseau d'acteurs et de ressources
Notice bibliographique
Résumé
A model of the virtual campus is explored and presented resulting from work started in 1992 at Télé-université and its research centre, LICEF. The Virtual Campus model is based on the networking of diversified actors and resources. Its aim is to offer an access, in real time and in asynchronous mode, to a variety of learning resources: trainers and tutors, content experts, managers, designers. These different actors have access to computer-based servers offering multimedia documents, courseware, integrated tools for task achievement and training, files of individual or group messages, projects and activities. We present here a survey of six different TeleLearning models, then the LICEF's Virtual Campus model, its actors and their functions, the process into which they participate and the roles they play, as well as the five virtual spaces of resources in which they navigate. We also present five different implementations of the model and outline future research and development in this field. Le concept de campus virtuel présenté ici résulte de travaux entreprise depuis 1992 à la Télé-université et à son centre de recherche, le LICEF. Le Campus virtuel proposé repose sur la mise en réseau d'acteurs et de moyens diversifiés. Il vise à offrir un accès, en direct et en différé, à diverses ressources d'apprentissage : formateurs et tuteurs, experts de contenu, gestionnaires, professeurs-concepteurs. Ces différents acteurs ont accès à des serveurs informatiques leur offrant des documents multimédias, des logiciels, des outils de travail et de formation, des fichiers de messages individuels ou collectifs, des travaux à réaliser. Nous présentons six modèles techno-pédagogiques de formation à distance, puis nous exposons le modèle de Campus virtuel du LICEF, ses acteurs et leurs fonctions, les processus auxquels ils participent et les rôles qu'ils y jouent, ainsi que les cinq espaces virtuels dans lesquels ils évoluent. Nous faisons aussi état de cinq implantations du modèle, ainsi que des perspectives de recherche et de développement dans ce domaine.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Autre Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | low |
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,017 |
| Communication savante | 0,015 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».