Teaching a Graduate Program Using Computer-mediated Conferencing Software1 : Distance Education Futures
Notice bibliographique
Résumé
This article summarizes the authors' experiences developing and teaching the first two computer-mediated courses in an innovative Master of Continuing Education program at The University of Calgary in Alberta, Canada. It presents background information on this graduate program and its first student group, a brief description of the course development process and the teaching methods used, and more detailed discussion of issues that arose in the delivery phase. The article concludes with the authors' reflections on their experiences as they relate to the benefits and challenges of computer-mediated instruction cited in the literature and their recommendations for building successful computer-mediated learning environments. Cet article résume le travail des auteurs qui ont conçu et donné les deux premiers cours informatisés dans le cadre d'un programme novateur de maîtrise en éducation permanente, le Master of Continuing Education program, à la University of Calgary en Alberta, au Canada. On y trouve des renseignements sur ce programme de maîtrise et sur les premiers étudiants qui en ont fait partie, une courte description du travail d'élaboration du cours et de la méthode d'enseignement utilisée. L'article explique aussi les problèmes survenus pendant le déroulement du programme. En conclusion, il présente les réflexions des auteurs sur leur expérience, notamment sur les avantages et les défis de l'enseignement informatisé mentionnés dans le document, et leurs recommandations sur les milieux qu'ils jugent les plus propices à l'enseignement informatisé.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| 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 | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».