Educational Rationale Metadata for Learning Objects
Notice bibliographique
Résumé
Instructors searching for learning objects in online repositories will be guided in their choices by the content of the object, the characteristics of the learners addressed, and the learning process embodied in the object. We report here on a feasibility study for metadata to record process-oriented information about instructional approaches for learning objects, though a set of Educational Rationale [ER] tags which would allow authors to describe the critical elements in their design intent. The prototype ER tags describe activities which have been demonstrated to be of value in learning, and authors select the activities whose support was critical in their design decisions. The prototype ER tag set consists descriptors of the instructional approach used in the design, plus optional sub-elements for Comments, Importance and Features which implement the design intent. The tag set was tested by creators of four learning object modules, three intended for post-secondary learners and one for K-12 students and their families. In each case the creators reported that the ER tag set allowed them to express succinctly the key instructional approaches embedded in their designs. These results confirmed the overall feasibility of the ER tag approach as a means of capturing design intent from creators of learning objects. Much work remains to be done before a usable ER tag set could be specified, including evaluating the impact of ER tags during design to improve instructional quality of learning objects.
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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 | 0,012 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,006 |
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 ».