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Enregistrement W1969235878 · doi:10.5334/2003-1-reuse-22

Commentary by Terry Anderson on Littlejohn, A. (2003) Reusing Online Resources, Chapter 17: A Comparison of Issues in Reuse of Resources in Schools and Colleges, by Allison Littlejohn, Insung Jung and Liz Broumley

2004· article· en· W1969235878 sur OpenAlexaff
Terry Anderson

Notice bibliographique

RevueJournal of Interactive Media in Education · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Education and E-Learning
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReuseBuckinghamUSableSociologyProcess (computing)Object (grammar)Computer sciencePedagogyVisual artsWorld Wide WebArtMedia studiesArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is much to be learned from the study of real applications of learning objects in authentic use and development applications. These chapter reviews two such studies and in the process helps to identify factors that will likely both exacerbate and promote re-usable learning object adoption. The framework provided is useful for reminding us that education is multi-faceted and multi-staged and that learning objects need to be integrated within culturally defined learning sequences. Thus, diverse needs often warp around instruction, support, assessment, and encouragement and each can be critical to effective use and integration. Editors: Allison Littlejohn and Simon Buckingham Shum.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0240,038
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,010

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,302 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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