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Enregistrement W2017632085 · doi:10.1109/ictee.2012.6208662

Towards a framework definition for learning process engineering supported by an adaptive learning system

2012· article· en· W2017632085 sur OpenAlexaff
Walid Bayounes, Inès Bayoudh Saâdi, Kinshuk Kinshuk, Henda Ghezala Ben

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueE-Learning and Knowledge Management
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViewpointsProcess (computing)Computer scienceVariety (cybernetics)Diversity (politics)Set (abstract data type)Adaptive learningActive learning (machine learning)Human–computer interactionArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The work presented in this paper is related to the area of learning process engineering (LPE) which focuses on learning process construction supported by an adaptive learning system. This area has emerged in response to an increasing awareness that existing learning processes are not well suited to the needs of the learners, the teachers, the tutors, the system administrators and the system designers. We propose a faceted framework to understand and classify issues in learning process construction. This latter identifies four different and complementary viewpoints. Each view allows us to capture a particular aspect of the learning process. In order to study, understand and classify a particular view of LPE in its diversity, we associate a set of facets with each view. While a facet allows an in-depth description of one specific aspect of LPE, the views show the variety and diversity of these aspects.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0110,012
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,229 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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