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Enregistrement W1564441951

Quels outils de communication pour améliorer les formations en ligne

2012· article· fr· W1564441951 sur OpenAlexaffabout
Emmanuel Duplàa, Claire IsaBelle

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesSociologyLibrary scienceArtComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La formation en ligne pour les enseignants et les directions d’ecole est un element essentiel du developpement de la societe Canadienne. Notre etude porte sur les apprenants des cours en ligne d’un programme de maitrise. Nous les avons interroges par le biais d’un questionnaire en ligne sur leurs profils, les usages des outils de communication et sur leurs perceptions de la formation et du programme. Les resultats de cette recherche quantitative montrent qu’un facteur est la contrainte des apprenants : les apprenants inscrits a temps partiel ont moins d’opportunite de suivre des activites synchrones. Aussi, les resultats tendent a montrer que l’important pour developper des formations Web2.0 n’est pas tant d’integrer ou de separer les outils, mais plutot d’associer des outils prives et publics pour chaque modalite. Abstract Online learning for teachers and school administrators is a crucial part of the development of Canadian society. This article studies online learners participating in a Master’s program. We used an online questionnaire to interview them about their profiles, their use of communication tools and about their perception of the training program. The results of this quantitative study show that the learners’ constraints were a factor: the learners enrolled on a part-time basis had fewer opportunities to participate in synchronous activities. Furthermore, the results tended to show that it was more important, in the development of Web 2.0 training programs, to associate private and public tools with each learning mode, than it was to integrate or separate the tools.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,006

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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