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Enregistrement W1572528751 · doi:10.4000/ceroart.4231

The Introduction of Open and Free Academic Courses in Conservation of Cultural Heritage in Greece

2014· article· en· W1572528751 sur OpenAlexaff
Anna Karatzani, A. Tagoulis, Vasilike Argyropoulos, Athina Alexopoulou, Stamatis C. Boyatzis, Maria Chatzidaki

Notice bibliographique

RevueCeROArt · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueConservation Techniques and Studies
Établissements canadiensParks Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultural heritageBachelorEuropean unionOpen educational resourcesTask (project management)Academic yearLibrary scienceSociologyPolitical sciencePedagogyEngineeringPsychologyMathematics educationComputer scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 4-year Bachelor Degree in Conservation-Restoration at the Technological Educational Institute (TEI) of Athens has the difficult task of preparing its students to become professional Conservator-Restorers with knowledge and skills in six specializations of either archaeological (objects) conservation or in conservation works of art. Thus, the academic staff of the Department has the challenge to prepare its students to be qualified in practice and knowledge of many specializations of conservation of Cultural Heritage (CH) within its 4 year program. To meet this demand, many members of the academic staff are participating in a project co-financed by Greece and the European Union (European Social Fund) called ‘Open Academic Courses’ (2013-2015). The goal is to prepare their course material in Greek as freely accessible digital educational content in the form of thirteen PowerPoint lectures with or without video lectures per course offered via the open source eLearning platform ‘Open eClass’ hosted by the TEI of Athens. The paper describes how the courses were prepared, the challenges involved in its preparation, as well as the benefits to the students.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
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 enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,005

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,237 · 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.

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

Citations0
Publié2014
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Résumé présentoui

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