Notice bibliographique
Résumé
eLearning is developing at an ever increasing rate as universities and colleges recognize its vast potential to reach a deeper and fragmented student pool. For a while, eLearning was touted as the future of education, the goal we should be aiming for to answer the needs of a diversified student population with requirements predicated by the need to constantly learn new things coupled with the realities of daily life.However, as the rosy glow has faded somewhat, educators, students, and researchers alike, have raised important issues to challenge some of our assumptions as producers of on-line course content. Instructors cite a lack of time and training and concerns over security, students complain of feeling isolated and poorly stimulated by uninspiring content, while researchers question the use of "sacred" concepts such as interactivity and their real impact on the user experience.As designers and developers of on-line content for a university, we have had to address these issues to produce content that reflects, in the end, more accurately what the ultimate users feel comfortable with, but also reaches the goals set forth by faculty. This forum will focus on some of these issues and the process we went through to come up with possible solutions. We will use as an illustration of our results, an on-line course dedicated to the study of Organized Crime that we are in the process of developing and that proposes some ideas to create more appealing and enriching educational on-line content.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,689 | 0,450 |
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 ».