MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2108517338 · doi:10.19173/irrodl.v2i1.28

USQ: An e-University for an e-World

2001· article· en· W2108517338 sur OpenAlexvenueno aff
James C. Taylor, Peter Swannell

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Research in Open and Distributed Learning · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigher educationDistance educationLifelong learningThe InternetInstitutionWorld economyCompetition (biology)SociologyPublic relationsPolitical scienceFace (sociological concept)Knowledge economyManagementEconomic growthPedagogyEconomicsSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid rate of technological change and the rapidly growing number of institutions now embarking on Internet-based delivery means that more institutions are involved in distance education than at any other time in history. As institutions throughout the world increasingly offer courses via the Internet, there will emerge a global higher education economy in which institutions will face global competition for students, especially those involved in continuing professional education and lifelong learning. The emergence of the global higher education economy could well act as a catalyst for overcoming the institutional inertia that typifies the organisational culture of many universities. This transition from the Industrial to the Information Age was encapsulated by Dolence and Norris (1995), who argued that to survive organisations would need to change from rigid, formula driven entities to organisations that were "fast, flexible, and fluid" (p. 31) -- adjectives not typically used to describe the salient features of universities! This case study outlines the response of a well-established dual mode institution, The University of Southern Queensland (USQ), to the "gales of creative destruction" (Schumpeter, 1950, p. 84) that currently beset higher education institutions throughout the world.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,173
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe International Review of Research in Open and Distributed LearningMême sujetOnline and Blended LearningTravaux en français237 207