Introduction to Learning Analytics and Networked Learning Minitrack
Notice bibliographique
Résumé
This minitrack addresses the leading edge of technology use and system design to analyze, support, and/or create learning and learning environments. Papers that fit this minitrack fall under new and ongoing areas of learning research that may be referred to as learning analytics, networked learning, technology enhanced learning, computer-supported collaborative learning, and mobile learning. The minitrack title reflects two research areas relating to technology in learning environments. Networked learning is the earlier term, picked up here from conferences of that name that have been ongoing in the UK and Europe since 1998. The focus at the research presented there has been on understanding the actual and potential transformations in learning and pedagogy emerging from the networked connectivity of the Internet. Learning analytics is the newer term, representing a rapidly emerging area of research and practice that aims to describe and evaluate the definition, collection, analysis, and use of data resulting from technology use. Such analytics encompasses system design to create better models and evaluations of learning on and through information technologies and new media, as well as evaluations of the learning process itself that can be accomplished based on data traces resulting from the use of technology, and of the social and ethical inputs and ramifications from such analytics. For this year's minitrack, the scope was wide to include papers that explore technology use to examine how social learning happens, use data from learning environments to support learning processes, and examine new practices of formal and informal learning on and through the Internet. The minitrack comprises these three papers selected following peer review of seven submissions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».