Distance Education But Beyond: “meLearning”—What If the Impossible Isn't?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
It's not the physical distance between teachers and learners that is the problem but the gap between what all of us as learners need and what those who supply the education, training, and learning have to offer. Mass-produced education for the masses will give way to massively customized learning with contributions from all. While the scope of such an endeavor appears staggering, the dream of adaptive, personalized "meLearning" for every person every day, and thus the brightest future ever imagined, lies immediately in front of us and within our grasp. The vision for a future world state where every person experiences personalized learning every day is clear, but it has arrived prematurely, is inequitably distributed, and remains unseen by most. Moreover, and as has been common in the history of conditions preceding such mass revolutions, the existing organizations and institution stand in stark contrast to this vision and, in many ways, oppose it. All quite predictable and understandable. However, the status quo is no longer an option. The distance between the supply side of the equation (solutions offered) and the demand side (demands and needs) is disproportionately large. Change is inevitable, and is increasingly demanded by all involved. If you have not done so already, it is time to start imagining what our world would be like if we increased the effectiveness of learning for everyone, all the time, by customizing the learning to fit each individual person and situation. Imagine if the impossible isn't! Many others already have. This future is ours for the choosing if we can muster the courage to ignite the transformation from vision to reality by simply imagining that this bright future is now possible and beginning to shape its design and implementation.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle