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Enregistrement W2113012774 · doi:10.5539/ass.v10n21p275

Information Processing of Text in the System of Teaching Languages at Technical HEIs

2014· article· en· W2113012774 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueForeign Language Teaching Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetence (human resources)NoveltyInformatizationComputer scienceInformation processingKnowledge managementPsychologyWorld Wide WebCognitive psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present day level of the society informatization makes high demands on the level of information competenceof specialists in all spheres, and one of the basic abilities lying in the basis of any professional activity is theability to work with the text material. Today a specialist has to process great volumes of professional information.When working with special literature: scientific, technical, economic, juridical and other, a specialist is not onlyto quickly and correctly orient himself in the content but to possess the art of the information text processing.The aim of the text information processing is extracting useful and valuable information concerning a concreteproblem, interpreting the content into more or less detailed form, depending on the practical value of informationand its further use needs.One of the key competences that are formed in practical classes at language departments when working withtexts is a communicative competence supposing student’s ability to interact with a text, to perceive informationand to interpret it adequately, to develop an own statement. The problems arising in forming this competence areconnected with the gap between the acquiring of theoretical base and forming of practical abilities and skills.Thus, the novelty of the study consists in the fact that there was undertaken an attempt to develop a methodologyof working with a text in practical classes; it is necessary to teach working with information in the texts: to forma competence that supposes the ability to extract information, to analyze, to transform it, to use for solvingproblems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,004

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,350
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2014
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