Eportfolios: From description to analysis
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
In recent years, different professional and academic settings have been increasingly utilizing ePortfolios to serve multiple purposes from recruitment to evaluation. This p aper analyzes ePortfolios created by graduate students at a Canadian university. Demonstrated is how students’ constructions can, and should, be more than a simple compilation of artifacts. Examined is an online learning environment whereby we shared knowledge, supported one another in knowledge construction, developed collective expertise, and engaged in progressive discourse. In our analysis of the portfolios, we focused on reflection and deepening understanding of learning. We discussed students’ use of metaphors and hypertexts as means of making cognitive connections. We found that when students understood technological tools and how to use them to substantiate their thinking processes and to engage the readers/ viewers, their ePortfolios were richer and more complex in their illustrations of learning. With more experience and further analysis of exemplars of existing portfolios, students became more nuanced in their organization of their ePortfolios, reflecting the messages they conveyed. Metaphors and hypertexts became useful vehicles to move away from linearity and chronology to new organizational modes that better illustrated students’ cognitive processes. In such a community of inquiry, developed within an online learning space, the instructor and peers had an important role in enhancing reflection through scaffolding. We conclude the paper with a call to explore the interactions between viewer/ reader and the materials presented in portfolios as part of learning occasions.
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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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