Addressing A Missing Link In Higher Education On-line Content Development: Toward A Tripartite Collaborative Model
Notice bibliographique
Résumé
Although more than a dozen methods for developing and offering courses through distance education have been utilized over the years, the offering of on-line courses through the “World Wide Web” is still in its infancy. The number of failures in managing such on-line offerings calls for substantial research to explore why some programs are successful while others fail. A few years ago, dozens of business schools in the US were trying to position themselves in what was promised to be a lucrative market for on-line education and training. While some institutions have successfully established internet-based programs, many others have scrapped their on-line projects. Many reasons account for these failures. Among these are misinterpretations of the market, problems faced by traditional schools, start-up costs, choice of development/delivery model and faculty skepticism. While all these reasons have a great impact on the results of the first decade of on-line education experience, this paper focuses on what seems to be the major factor: finding the right on-line model. The paper suggests that an on-line higher education model based on a partnership between the institution, the content experts and the e-learning technology providers is the most functional. This model helps each partner clearly determine an appropriate role, increasing the likelihood of a successful outcome.
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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 | 0,013 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».