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Enregistrement W2055687413 · doi:10.1108/09696470510599136

Building a sustainable e‐learning development culture

2005· article· en· W2055687413 sur OpenAlexaff
Tracey L. Leacock

Notice bibliographique

RevueThe Learning Organization · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Learning and Leadership
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOriginalityOrganizational cultureOpenness to experienceWorkflowKnowledge managementValue (mathematics)Quality (philosophy)Learning organizationSet (abstract data type)Computer scienceSociologyPsychologyPublic relationsCreativityPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to provide details on Simon Fraser University's new School of Interactive Arts and Technology (SIAT) approach to creating a culture that supports rapid development of high‐quality e‐learning materials, why it has been successful, and what has been learned. Design/methodology/approach Describes how, over a period of four years SIAT has had the unique opportunity to build an integrated set of graduate and undergraduate degree programs from the ground up. The organization has recognized the importance of its people – both in terms of the knowledge they bring to the organization, and the added value it gains by providing an environment where all employees can continue to learn – from courses, from their own experience, and from each other. Findings Because of the organization's structured, yet flexible, approach to course design and development workflow, each set of courses was ready just as the students became ready to take them. The organizational culture's combination of clear structure, openness to new ideas, and commitment to high quality courseware has enabled us to meet the needs of our students and prepare them for careers in today's high‐tech workforce. Originality/value SIAT have developed best practices for the implementation of organizational e‐learning strategies and the approach will be useful in informing the strategies adopted by other organizations.

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)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0130,007
Science ouverte0,0020,016
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeSans objet
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

Citations22
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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