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Enregistrement W1842326538 · doi:10.19173/irrodl.v6i2.227

Learning Objects and Instructional Design

2005· article· en· W1842326538 sur OpenAlexaffvenue
Brian Harvey

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Research in Open and Distributed Learning · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Education and E-Learning
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInstructional designComputer scienceEducational technologyDistance educationMultimediaMathematics educationHuman–computer interactionPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,010
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations23
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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