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Enregistrement W1598798553

Measuring the Effectiveness of Educational Technology: What Are We Attempting to Measure?.

2009· article· en· W1598798553 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Electronic Journal of e-Learning · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueVisual and Cognitive Learning Processes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteractivityContext (archaeology)ModalitiesComputer scienceCurriculumCognitionObject (grammar)Quality (philosophy)MultimediaMathematics educationCognitive scienceHuman–computer interactionData sciencePsychologyArtificial intelligencePedagogyEpistemologySociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In many academic areas, students' success depends upon their ability to envision and manipulate complex multidimensional information spaces. Fields in which students struggle with mastering these types of representations include (but are by no means limited to) mathematics, science, medicine, and engineering. There has been some educational research examining the impact of incorporating multiple media modalities into curriculum specific to these disciplines. For example, both Richard Mayer (multimedia learning) and John Sweller (cognitive load) have contributed greatly to establishing theories describing the basic mechanisms of learning in a multimedia environment. However when we attempt to apply these theories to the evaluation of e- learning in a more dynamic real world context the information processing model that forms the basis of this research fails to capture the complex interactions that occur between the learner and the knowledge object. It is not surprising that studies examining the effectiveness of e-learning technology, particularly in the area of basic science, have reported mixed results. In part this may be due to the quality of the stimuli being assessed. This may also be explained by the context in which interactivity is being utilized and the model that is used to evaluate its effectiveness. Educational researchers have begun to identify a need for more fine-grained research studies that capture the subtleties of learners' interactions with dynamic and interactive learning objects. In undergraduate medical and life science education, interactive technology has been integrated into the curriculum at many levels. This paper reviews experimental studies drawn from personal experience where an attempt has been made to measure the efficacy of educational technology. In examining the shortcomings of these more traditional experiments, we can then apply this understanding to characterizing a more flexible approach to evaluation and its potential in measuring the effectiveness of educational technology. Understanding the nature of technology-mediated learning interactions and the way in which they foster depth of understanding is a great challenge for both educational researchers and developers of e-learning technologies. By adopting an evaluative framework that takes a more flexible approach to measuring the emergent nature of understanding, we can examine the capacity of educational technology to support more complex understanding of curricular subject matter.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil0,813

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,296 · 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