A case study of an international e-learning training division: Meeting objectives
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an evaluation of the work of the Commonwealth of Learning’s (COL) eLearning with International Organisations (eLIO) section. Participants in the investigation included a representative sample of the learners (N = 15), their supervisors (N = 5), and the COL staff, including all of the eLIO staff (N = 10). The methodology consisted of an examination of all relevant documents, interviews that formed a learning history, and a sample survey. The investigation concluded that the eLIO achieved its goal of developing a distance learning model, and it met or exceeded identified objectives, with a high degree of satisfaction expressed by all participants. This included teaching +2000 satisfied learners; partnering with eight international organizations; achieving a 62% female participation rate and a high completion rate (75%) in the courses provided; testing, piloting, and delivering two new elearning courses; conducting needs analyses; recruiting/training highly qualified tutors; monitoring; and using appropriate technologies. Shortcomings of the programmes include the lack of pre- and post-tests, little analysis of pricing structures, some unclear instructions (a need for plain English), unclear copyright licensing, only very limited use of available OER software, and the absence of a succession plan for the manager. Based on the high level of satisfaction among all participants, it was recommended that the section maintain its present work and address these shortcomings.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».