Orchestrating Communities, Ubiquities, Time and Space: International Experiences in the Use of Educational Technology
Notice bibliographique
Résumé
In this brief introduction we frame the special issue on “Orchestrating communities, ubicuity, time and space: International experiences in the use of educational technology.“ It constitutes the result of the “International experiences in the use of Educational Technology” panel session celebrated within the XXI University Conference on Educational Technology (XXI Jornadas Universitarias de Tecnología Educativa) (JUTE) in Valladolid, Spain in 2013. Every article has gone through a double-blind peer review process with the aim of ensuring not only the quality of the issue but also the adaptation of the initial presentations given in the aforementioned panel session to the rules of scientific publications. This issue brings together five of the works presented in the panel to address a number of relevant challenges in the field of Educational Technology. The topics accomplished by the articles spin around the (mis-)uses of technology in the national accreditation process of teachers in the United States; the tensions derived from the use, re-use and sharing of Open Educational Resources (OER´s) in Europe; an interpretive proposal to orchestrate the evaluation of complex technology-enhanced learning settings, and finally; a experience in the collective generation of documentaries at the Galiano Islands (Canada).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,013 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,041 |
| Communication savante | 0,015 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».