Notice bibliographique
Résumé
Open and distance learning (ODL) is increasingly being regarded as a viable policy option for developing countries with limited educational resources for buildings, books and trained teachers, seeking to increase accessibility for large numbers of learners in education and training opportunities. Advocates of ODL as an appropriate solution to development issues tend to emphasise the hardware and software (curricula, materials and media of instruction and delivery, and especially ICTs) rather than the learning support needed (See, for example, World Bank, 2002). In one sense this should not be surprising. As Lentell has noted, tutoring has never been at the forefront of mainstream writing on distance education, at least not until fairly recently (Lentell, 2003). However, whilst tutoring might not be central to the writing about ODL in the north, the practice is somewhat different. Tutoring tends to be the less visible element of ODL, but it is no less essential than good materials and effective administration. Distance education cannot exist without tutors who provide feedback and guidance to students. This point is well demonstrated by, for example, the array of institutional handbooks on tutoring produced by distance education universities. In practice, established distance education providers typically invest considerably in tutoring and other forms of learner support (Rumble, 1997). Moreover, and certainly among learner support professionals, there is an implicit "preferred" model. This model assumes a relatively low student-to-tutor ratio, with the tutor offering proactive individual guidance and feedback. Such a model, however, is not easily transferable to a situation where the reasons for adopting distance education are limited numbers of teachers and limited access to educational provision.
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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 | 0,045 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,019 |
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 ».