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Enregistrement W1827797231 · doi:10.24059/olj.v17i4.402

THREE INSTITUTIONS, THREE APPROACHES, ONE GOAL: ADDRESSING QUALITY ASSURANCE IN ONLINE LEARNING

2013· article· en· W1827797231 sur OpenAlexaff
Marwin Britto, Cristi Ford, Jean-Marc Wise

Notice bibliographique

RevueOnline Learning · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality assuranceScope (computer science)Quality (philosophy)Context (archaeology)Consistency (knowledge bases)Computer scienceHigher educationInstitutionProcess managementKnowledge managementEngineering managementBusinessPolitical scienceEngineeringMarketingService (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid growth of online academic programs in higher education has prompted institutions to develop processes and implement strategies to ensure the quality of their online offerings. Although there is no “one-size-fits-all” approach, there are “quality” standards which institutions can effectively implement regardless of context. This paper examines approaches from three different types of institutions in addressing quality assurance in online education on their respective campuses. Specifically, this paper presents three case studies and describes each institution’s 1) background and overview, 2) quality definition, 3) approach to quality assurance, 4) models and approaches, 5) goals, 6) successes, 7) challenges, and 8) lessons learned. A comparison reveals that despite differences in scope, size, location, mission and extent of online development, there is consistency in the institutions’ strategies to addressing quality assurance in online learning.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0070,012
Communication savante0,0210,013
Science ouverte0,0030,021
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeQualitatif
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

Citations39
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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