Integrating web applications to provide an effective distance online learning environment for students
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
Abstract The Human Physiology online course offered by the Department of Physiology at the University of Toronto ( www.physiology.utoronto.ca ) offers a quality online learning experience and promotes flexibility to its students in terms of time and location, allowing self-directed learning within a semi-structured frame-work. The online course population has expanded, including a more heterogeneous group of students. In addition to the traditional pre or current healthcare professionals (postsecondary students), there are now international students, working adults seeking career advancements, teachers, and even those just taking the course for personal interest. The course aims to use web tools to support and increase accessibility for all of these educationally and socially diverse students. Course material for students consists of 51 didactic lectures delivered in a video format (available to students for 24 hours, each day of the week for streaming) and a virtual lab experience. There are several sources of course support for students such as a 24/7 discussion board that is monitored by instructors and teaching assistants (an academic and peer support network), virtual tutorials with a teaching assistant (java applet chat) and instructors are always available to students by email. Frequent online quizzes were another feature that was very effective in both enhancing learning experience and improving student performance. Analysis of student data, student surveys and course evaluations from the online course suggested it was just as, if not more effective than the in-class course equivalent. The framework of this course can be easily adapted in creating an online course in any post-secondary discipline.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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