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Enregistrement W1822986329 · doi:10.19173/irrodl.v1i2.22

Empire State College: The Development of Online Learning

2001· article· en· W1822986329 sur OpenAlexvenueno aff
Patricia J. Lefor, Meg Benke, Evelyn Ting

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Research in Open and Distributed Learning · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlan (archaeology)Distance educationState (computer science)Online learningInstitutionMedical educationCenter (category theory)Professional developmentQuality (philosophy)Engineering managementPedagogyMathematics educationPublic relationsComputer sciencePsychologyPolitical scienceEngineeringMultimediaMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Empire State College was founded in 1971 to meet the needs of adult and other nontraditional student populations in the state of New York. Its initial delivery model was individualized instruction with a student working with a full-time faculty member to develop a unique plan of study and learning contracts to support that plan. By 1979, the College established the Center for Distance Learning, which developed and still offers structured, print-based courses to students with no requirement for on-site meetings. It began to experiment with computer-supported learning activities in the late 1980s, employing professional staff to support the exploration of technology and to provide assistance to faculty in instructional design. However, it was not until 1994, with the formal creation of the Center for Learning and Technology, that the development of online courses and programs was systematically pursued. This article outlines the development of online programs since that time, emphasizing the issues and challenges faced by the institution in seeking to provide quality, cost-effective distance 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,376 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations11
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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