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Enregistrement W1591514203

Teaching a Graduate Program Using Computer-mediated Conferencing Software1 : Distance Education Futures

2007· article· en· W1591514203 sur OpenAlexaffvenueabout
Faye Wiesenberg, Susan Hutton

Notice bibliographique

RevueInternational journal of e-learning & distance education · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceContinuing educationLibrary scienceSociologyArtMedical educationComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,364 · 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'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

Citations14
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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