Globally Networked Learning Environments: Reshaping the Intersections of Globalization and E-Learning in Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
As many e-learning scholars have emphasized, e-learning – situated in a global network of digital technologies – has, of course, a complex global dimension that manifests itself in diverse ways in different institutional, disciplinary, national, and other local academic and educational traditions as digital technologies intersect with local educational practices, policies, and pedagogies. Accordingly, many e-learning scholars have placed this global dimension of e-learning and its local manifestations at the heart of their scholarship, with Lam (2009), for example, examining the literacy practices of immigrant teenagers in online environments; Al-Fadhli (2008) exploring the perceptions of e-learning at Kuwait University; and Marumo et al (2009) studying the role of an elearning platform for educational innovation in Botswana. Others have compared information and communication technology knowledge and usage through the lens of gender and class in Ghana (Kwapong, 2009); studied the role of e-learning in an early childhood programme offered at a virtual university in Africa (Pence, 2007); examined the role of new literacies in the teaching of
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,028 |
| Communication savante | 0,025 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».