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Enregistrement W2033995896 · doi:10.3138/jvme.34.3.263

Distance Learning through Synchronous Interactive Television

2007· article· en· W2033995896 sur OpenAlexvenueno aff
Janis L. Hall

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultimedia Communication and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsynchronous communicationDistance educationPopularityAsynchronous learningVideoconferencingComputer scienceBest practiceInteractive televisionMultimediaResource (disambiguation)Educational technologyHigher educationSynchronous learningPublic relationsTelecommunicationsTeaching methodSociologyPsychologyPedagogyPolitical scienceCooperative learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advent and popularity of asynchronous online learning has somewhat obscured a standby technology developed over the last two decades. Interactive videoconferencing, sometimes called "interactive television," though not as glamorous and popular a topic at distance-learning conferences, is still alive and well at many institutions. Three or four years ago, many of us were led to believe that interactive television would go the way of the dinosaurs-everything would soon be in an asynchronous format or on individual desktops. There would no longer be any need for elaborately designed classrooms, networks, and operations staff. To date, this prediction has not come true. In fact, synchronous interactive television has experienced significant growth as newer, easier, and cheaper technologies allow institutions to reach more students with less resource investment. Faculty and students, while appreciating the convenience of asynchronous delivery, still express a need for synchronous communication. This article explores the issues involved in synchronous distance education, the current technologies and proposed future developments, and best practices in terms of classroom design, faculty use, and operational issues. It is not a research article but an anecdotal case study based on Washington State University's experiences over the last 20 years in developing and adapting to new synchronous technologies and creating the support and technical infrastructure to best deliver academic courses through this medium.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,004

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,395 · 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

Citations4
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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