The challenges of launching a MOOC and reusing that material in a blended campus class
Notice bibliographique
Résumé
Online courses are launching daily on thevarious massive open online course (MOOC) platforms,such as Coursera and edX. These electronic resources arecostly to develop and often likened to sunk “capitalcosts”, as contrasted to ongoing “operating costs” of atraditional face-to-face class. To complete this economicanalogy, it makes sense to amortize, or profitably reusethose electronic materials in the university classroom, asa way to achieve a blended class. It is also worthwhilelearning from others' experiences so those large capitaland labour-intensive investments of video and resourcedevelopment are used profitably.There are some shortcomings and counterintuitiveaspects to the fully online class, described in the paper.The experience of the author using these MOOCmaterials in his active-learning flipped class is described.Plentiful advice is available online regarding the blendedclass, and we give feedback and commentary on thevarious successes and failures experienced when runningthis advanced, final-year engineering statistics course.What activities to use during scheduled class-time is oneof the more daunting questions for the instructor flippinga course, so this section is covered in greatest depth.Some student qualitative feedback is interspersedthroughout.
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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 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,006 |
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 ».