A supportive pedagogical package for distance learning and remote laboratories
Notice bibliographique
Résumé
Laboratories are an important and integral part of the engineering curriculum and should be well integrated into a coherent learning path. In a distance learning context, the development and integration of remote laboratories represents an important technical challenge. Consequently, it is sometimes observed that the pedagogical and socio-affective aspects are neglected in the development of such laboratories. In this project, the objective has been to develop a flexible and reusable model (a full pedagogical package) designed to support the development of remote laboratory modules as well as providing an "ideal" distance learning environment that effectively supports teamwork between geographically dispersed students. The proposed model is partly inspired from the problem-based learning pedagogy with emphasis on collaboration, mutual training and peer support. Particular efforts were made to minimize the need for supervision. It is designed to make full use of the tools and flexibility provided by an existing learning management system (LMS) such as Moodle. The collaborative approach on which relies the completion of pre- and post-lab team documents is first discussed followed by a presentation of the other elements that are included in the model. The full concept is then summarized graphically, linking each module contents to their cognitive and socio-affective objectives. In addition to its usefulness as a guide to help developers design their remote laboratory interfaces, the model provides a convenient way to evaluate different aspects of a project (including teamwork and problem resolution processes) in addition to the actual learning objectives.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,009 |
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 ».