Research on Distance Education: In defense of field experiments
Notice bibliographique
Résumé
This article extends the issues and arguments raised in Bernard, Abrami, Lou, and Borokhovski (Distance Education, 25(2), 175–198, 2004 Bernard, R. M., Abrami, P. C., Lou, Y. and Borokhovski, E. 2004a. A methodological morass? How we can improve the quality of quantitative research in distance education. Distance Education, 25(2): 175–198. [Taylor & Francis Online] , [Google Scholar]) regarding the design of quantitative, particularly experimental research in distance education. A single experimental, study from the distance education literature is examined from six different perspectives to show the differences between preexperiments, true experiments, and quasi‐experiments in terms of their impact on interpretability and generalizability (i.e., internal and external validity). Arguments for and against experimentation are discussed and the article ends with a description of meta‐analysis, the quantitative synthesis of experimental research, and its potential for providing answers to questions that no single study can adequately address.
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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 | 0,518 | 0,685 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,036 |
| Communication savante | 0,009 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».