Notice bibliographique
Résumé
Recent studies in the literature on online learning highlight a constructivist approach to knowledge-building in Web-based environments. In this case study of an online course, students were introduced to a constructivist orientation toward learning, a requirement to work in a new learning environment, and a challenge to accomplish academic work with groups of colleagues. Students learned successfully how to accommodate these requirements. In particular, this article tells how communication strategies, collaboration with one another, interaction throughout the course, and consistent participation in the growing online database supported students’ perceptions of self-efficacy and their emerging commitment to a constructivist approach to learning. Des études récentes, issues de la littérature sur l’apprentissage en ligne, mettent en relief une approche constructiviste de la construction de connaissances dans des environnements utilisant la technologie Web. Dans cette étude de cas portant sur un cours en ligne, les étudiants ont été exposés à une orientation constructiviste de l’apprentissage, ils ont dû travailler dans un nouvel environnement d’apprentissage et ils ont été mis au défi de travailler avec des groupes de collègues. Les étudiants ont appris avec succès comment s’adapter à ces conditions. L’article décrit comment les stratégies de communication, la collaboration, l’interaction continue et la participation à l’alimentation de la base de données en ligne ont contribué à donner aux étudiants un sentiment d’autoefficience et ont causé l’émergence d’un sentiment d’engagement envers une approche constructiviste de l’apprentissage.
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».