A Best Practices Approach to the Use of Information Technology in Education
Notice bibliographique
Résumé
Based on the author's presentation at the International Conference on Computer Based Learning in Science, this paper discuses some high profile areas of interest and concern in the educational use of information and communication technology (ICT). The paper is influenced partly by a series of nine government funded projects in the use of ICT and partly by experience. In particular, the paper addresses four major areas: (1) establishing an electronic identity, including alternative delivery/online learning issues (e.g., curricula, quality of learning, staffing, administration, equality, and cost) and World Wide Web site development; (2) technological literacy of students, including the Information and Communication Technology Program Studies initiative by the Province of Alberta (Canada); (3) support for the use of ICT with an emphasis on security in a distributed network environment (e.g., physical security, viruses, and network access); and (4) access to information and protection of privacy. (Author/MES) Reproductions supplied by EDRS are the best that can be made from the original document. A Best Practices Approach to the Use of Information Technology in Education PERMISSION TO REPRODUCE AND DISSEMINATE THIS MATERIAL HAS BEEN GRANTED BY-
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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 | 0,068 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,026 |
| Communication savante | 0,031 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».