Notice bibliographique
Résumé
Reusable learning objects are an approach that is receiving a significant amount of attention in distance-based and online education (see Reports # 11, 40, and 46 in this series).They have the potential to provide cost-effective, personalised instruction with a short development time.Instructional design principles, however, must play an important part in any such development effort, within a design process that occurs on two levels.At the higher level, instruction must be designed to deliver material efficiently to students at the modular/ course/ programme level.Design principles should be applied at the secondary level, at which the unique characteristics of learning objects are determined.Various instructional design (ID) methodologies are capable of dealing with these issues.The current report discusses a sle of these methodologies, and compares the ID adequacy of objects in four major learning object repositories: Merlot, CLOE, EOE, and Wisconsin Online.At the time of writing, each of these repositories contains objects that are inadequate from the ID point of view. Instructional Design Requirements of Learning ObjectsFor a learning object (LO) to have instructional impact, it must embody explicit planning for learning, intentional instructional design (ID).Solid ID is a critical part of reusable LO design (Longmire, 2000;Wiley, 2000;Douglas, 2001;and Sosteric and Hesemeier, 2002).For the purposes of the current review, it will be assumed that the term LO refers to a digital entity intended to further the achievement of a specific learning objective.This working definition discounts those LOs that generate learning serendipitously, and could restrict the review to LOs in computer-based environments.Digital entities, whose primary purpose in a given context are to provide information, will be referred to as content objects (CO).Depending upon the context, a CO may become a LO or may serve as a LO component.LOs typically comprise two different major components that may, or may not be, co-resident on the same computer -the learning content and the metadata.Both of these LO aspects must be considered during the ID process for the object to be effective.The metadata provide the learning context for the LO, and are the key to its reusability.The prime requirement of a LO is that it is reusable in different contexts (Sicilia and Garcia, 2003), and specifically in each of its target contexts as defined in the metadata.The granularity of an LO is defined as its instructional size, a characteristic hotly debated among LO advocates (Wiley, 2000).As learning objectives may be N.B.Owing to the speed with which Web addresses are changed, the online references cited in this report may be outdated.They can be checked at the Athabasca University software evaluation site: http
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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 | 0,010 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».