Notice bibliographique
Résumé
In 2004--2005, under the general authority of the Director of the UNESCO Office for the Caribbean, a UNESCO consultant, and author of this article, with Mr. William Corry from the University of the West Indies, Mona, Kingston, Jamaica, have made a UNESCO Review of Information and Communication Technology (ICT) in education in the Caribbean included Jamaica, Barbados, Trinidad & Tobago, St. Lucia and Suriname [1]. It covered Primary, Secondary, Tertiary Education and Vocational Training Agencies recognizing the regional frameworks and aims of the Caribbean Community (CARICOM), the Caribbean Area Network for Quality Assurance in Tertiary Education (CANQUATE), the Caribbean Examinations Council (CXC), the Caribbean Knowledge and Learning Network (CKLN) and the Caribbean Association of National Training Agencies (CANTA). The goal of this project was to make an analysis of the ICT used in the Caribbean and to develop suggestions for improving the role of ICT in this region. Discussions took place with the Ministries of Education, Universities and Vocational training establishments to identify both current and future challenges and opportunities for improvement.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,014 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».