Encouraging students' experience-based learning through their studies in an e-learning environment: Two Schematic Storyboards
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the importance of students' experience-based learning in virtual settings of higher education and some practical approaches for fostering their experiential learning facilitated by e-learning platforms. These practical approaches try to extend students' learning beyond the theoretical disciplinary focus inside the universities and engage them in acquiring knowledge and more importantly skills they will need in their professional life. To do so, two schematic storyboards have been drawn based on the experiences of some Iranian experts including students, entrepreneurs and academics represented through some focus groups. The titles of these storyboards are: “Business Plan Writing”, and “Tentative start-up of a business”. Our primary focus is on defining some technical and pedagogical capabilities in an e-learning platform based on the three groups of experts' experiences as well as principals of experience-based learning, enabling both students and tutors to use them for creating a more practical, real and effective teaching-learning environment. Before drawing each storyboard four descriptive components named Functional Specifications (FS) have been written, trying for defining different aspects of the storyboards. These components have been generated based on the participants' experiences and then supports from the literature has been extracted and added to these FSs. While the paper is written from an e-learning perspective, the issues and processes raised are applicable to any higher education system that seeks to value and reward practical and experience-based education.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».