Using empirical data to clarify the meaning of various prescriptions for designing a web‐based course
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
Design prescriptions to create web‐based courses and sites that are dynamic, easy‐to‐use, interactive and data‐driven, emerge from a “how to do it” approach. Unfortunately, the theory behind these methods, prescriptions, procedures or tools, is rarely provided and the important terms, such as “easy‐to‐use”, to which these prescriptions refer are not defined. The empirical results reported here bring lighting on the meaning of several design prescriptions that contain qualitative attributes. This paper aims at clarifying the meaning of several web‐based course design prescriptions found in the literature in the context of two music web‐based courses. Two examples are presented and the results of the students’ assessment regarding several design prescriptions are given. First, what we learned while producing the first release of the web part of an undergraduate music course entitled Teaching and Music Technology is presented. Then, what else we learned when the second release was assessed by students is detailed. The next part concerns what we used while developing the undergraduate music course French‐Canadian folk which gives access to several music files and scores. Again the results of the students’ assessment are presented. The list of the various technologies that must be highly mastered to produce such musical content is given.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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