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Enregistrement W1930932518

A Best Practices Approach to the Use of Information Technology in Education

2000· article· en· W1930932518 sur OpenAlexaffabout
Peter W. Wright

Notice bibliographique

RevueSociety for Information Technology & Teacher Education International Conference · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation and Communications TechnologyBest practicePresentation (obstetrics)Government (linguistics)Information technologyDisseminationCurriculumStaffingPublic relationsInformation literacyKnowledge managementWorld Wide WebComputer scienceBusinessPolitical scienceSociologyPedagogyTelecommunications
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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-

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)0,068
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0680,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0110,008
Études des sciences et des technologies0,0110,026
Communication savante0,0310,014
Science ouverte0,0070,012
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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