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Enregistrement W2030743143 · doi:10.3991/ijet.v9i1.3354

Video-Based Learning and Open Online Courses

2014· article· en· W2030743143 sur OpenAlexfundno aff
Michail N. Giannakos, Konstantinos Chorianopoulos, Marco Ronchetti, Péter Szegedi, Stephanie D. Teasley

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOnline Learning and Analytics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEidgenössische Technische Hochschule ZürichUniversity of Massachusetts BostonUniversity of Ontario Institute of TechnologyUniversity of SaskatchewanÉcole Polytechnique Fédérale de LausanneUniversitat Pompeu FabraAbdus Salam International Centre for Theoretical PhysicsTU Graz, Internationale Beziehungen und Mobilitätsprogramme
Mots-clésLearning analyticsAnalyticsComputer scienceOpen researchMultimediaOnline learningData scienceSoftware analyticsWorld Wide WebSoftware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we provide an overview of the emerging research area on Analytics and Video-Based Learning. Although there are many and diverse ways of designing learning videos, there is limited understanding of the efficacy and usefulness of each method. Therefore, we survey the state-of-the-art in the design, development and evaluation of open and video-based courses. The main objective is to highlight the importance and benefits of analytics and to support instructors with the appropriate resources for improving the use of their courses. This can be achieved by combining and analyzing learners' interactions with other available data obtained from learners, as such video analytics open new avenues for research on open and video-based courses. In addition to the guidelines for video-based analytics we have selected five indicative case-studies that provide in-depth analysis..

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations55
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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