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Enregistrement W1646915793 · doi:10.3968/5647

D2L Learning Management System in America: It’s Character and It’s Inspiration Towards Online Education of China

2014· article· en· W1646915793 sur OpenAlexvenueno aff
Alifujiang Haimiti, Shan Jin, Deqing Wang

Notice bibliographique

RevueHigher education of social science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIdeological and Political Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaHigher educationCharacter (mathematics)PsychologyAffect (linguistics)Quality (philosophy)Mathematics educationSociologyKnowledge managementPedagogyComputer sciencePolitical scienceCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After 20th century 90s, online education becomes popular all around the world. Along with the development of information technology, online education starts to affect traditional education and learning methods. In this era which is new media frequently used while interaction and participation, it deeply changed the learning activity essence and form. America, as one the example of mature online education, used D2L learning management system in higher education not only to broaden and deepen the students knowledge, but also to provide students with multi-skill training opportunity. It emphasize the research and course teaching interaction as well as its parallel development,improved students learning quality in higher education.  This article, through character analysis of  D2L learning management system in America, try to inspire China’s online education with D2L’s successful experience. Also try to propose a feasible suggestion to improve China’s higher education online environment, form  a new model of  China’s online education.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil0,509

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,325 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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