Developing Shared Distance Education at North Coast University: A Case on the Issues Involved in Using Technology to Enable Syndicated Distance Education
Notice bibliographique
Résumé
This fictional case is presented to facilitate discussion of the pros and cons of shared distance education. The key premise concerns whether a syndicate of colleges and universities should collectively offer courses and programs rather than single institutions doing it alone. It describes a number of current efforts and outlines a model to explain the relative lack of sharing. Potential success factors derived from the realm of electronic commerce are presented as a guide for such an effort. The question remaining for students and others is what the pedagogical and business plan should be for a shared distance education initiative. Ce cas fictif est présenté afin de faciliter la discussion entre les pour et les contre du partenariat en formation à distance. L'enjeu principal consiste à savoir si un regroupement de collèges et d'universités devraient offrir collectivement des cours et des programmes plutôt que de le faire sur une base individuelle. Cet article fait état de certaines expériences en cours et propose un modèle pour expliquer l'absence relative de partenariat. Des facteurs de succès inspirés du commerce électronique sont proposés afin de mieux supporter les efforts de partenariat en formation à distance. Ce qui reste à élaborer, pour les étudiants et les autres acteurs du domaine, sont des plans d'affaire et une planification pédagogique pour le succès d'une telle entreprise.
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 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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».