A Critique of Stephen Downes' Article, "Learning Objects": A Perspective from Bahrain
Notice bibliographique
Résumé
Muain JamlanWith the availability of technology, hardware and software, learning objects become fundamental to the learning process and change the way in which learning materials are designed.The vast development of technology forces both teacher and learner to modify their roles.Teachers become facilitators while learners became active and responsible for selecting modes and styles of learning.Assuming this attitude of implementing technology in the learning process and seeking new methods of facilitating learning, universities and colleges have to adopt new techniques.One of these new techniques is the use of learning objects.Although learning objects are considered products of technology developed in the USA, Japan, and European countries, universities in the Middle East have also been influenced by this development.While there are differences in the quantity and quality of these technologies available in Middle East countries, computer applications, especially those that deploy the Internet, have now become available.Educational authorities in Middle East countries are now turning to the availability of learning objects.Let me clarify some of the issues Downes discusses in his article on learning objects, Vol. 2, No. 1 of the International Review of Research in Open and Distance Learning.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,015 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».