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Enregistrement W1960346814 · doi:10.19173/irrodl.v4i2.149

Getting the Mix Right Again: An Updated and Theoretical Rationale for Interaction

2003· article· en· W1960346814 sur OpenAlexaffvenue
Terry Anderson

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Research in Open and Distributed Learning · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Distance educationCurriculumSociologyProcess (computing)Professional developmentPublic relationsPedagogyPsychologyPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

No topic raises more contentious debate among educators than the role of interaction as a crucial component of the education process. This debate is fueled by surface problems of definition and vested interests of professional educators, but is more deeply marked by epistemological assumptions relative to the role of humans and human interaction in education and learning. The seminal article by Daniel and Marquis (1979) challenged distance educators to get the mixture right between independent study and interactive learning strategies and activities. They quite rightly pointed out that these two primary forms of education have differing economic, pedagogical, and social characteristics, and that we are unlikely to find a “perfect” mix that meets all learner and institutional needs across all curricula and content. Nonetheless, hard decisions have to be made. Even more than in 1979, the development of newer, cost effective technologies and the nearly ubiquitous (in developed countries) Net-based telecommunications system is transforming, at least, the cost and access implications of getting the mix right. Further, developments in social cognitive based learning theories are providing increased evidence of the importance of collaborative activity as a component of all forms of education – including those delivered at a distance. Finally, the context in which distance education is developed and delivered is changing in response to the capacity of the semantic Web (Berners-Lee, 1999) to support interaction, not only amongst humans, but also between and among autonomous agents and human beings. Thus, the landscape and challenges of “getting the mix right” have not lessened in the past 25 years, and, in fact, have become even more complicated. This paper attempts to provide a theoretical rationale and guide for instructional designers and teachers interested in developing distance education systems that are both effective and efficient in meeting diverse student learning needs.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0100,105
Communication savante0,0170,038
Science ouverte0,0040,013
Intégrité de la recherche0,0130,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,402 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations805
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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