MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2119085709 · doi:10.5334/2005-17

LearningMapR: A Prototype Tool for Creating IMS-LD Compliant Units of Learning

2005· article· en· W2119085709 sur OpenAlexaff
Dawn Buzza, Les Richards, David F. Bean, Kevin Harrigan, Tom Carey

Notice bibliographique

RevueJournal of Interactive Media in Education · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Education and E-Learning
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContainer (type theory)Class (philosophy)Computer scienceSet (abstract data type)TemplateLearning designCollaborative learningMultimediaHuman–computer interactionWorld Wide WebMathematics educationArtificial intelligenceKnowledge managementEngineeringProgramming languageMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p class="commentary_div"><strong>Commentary on:</strong> Chapter 22: A Learning Design Worked Example. (Gorissen &amp; Tattersall, 2005) <div class="abstract_container"> <strong>Abstract:</strong> This article demonstrates and discusses a model to help instructors select appropriate designs from learning design repositories for courses they are developing. We describe the LearningMapR: A prototype pedagogical design tool being developed as a first step toward an IMS-LD-compliant authoring system. This tool's output is a Unit of Learning [UOL] containing storyboards, placeholders for content, and IMS-LD compliant templates and exemplars that are chosen from an illustrative set developed for the project. Based on collaborative work with the University of Oxford and using tools such as Reload as the base, we intend to create a 'teacher-friendly' tool for instructors to create UOLs. </div> <div class="editors_container"> <strong>Editors:</strong> Colin Tattersall and Rob Koper. </div>

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,684
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeAutre devis
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

Citations13
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Interactive Media in EducationMême sujetOpen Education and E-LearningTravaux en français237 207