Notice bibliographique
Résumé
This article discusses the role of the technologies that have been utilized to advance distance teaching and learning by the National Distance Education University (Universidad Nacional de Educación a Distancia -- UNED) of Spain. Following a description of UNED's historical development and organizational structure, UNED's experience with various educational media is discussed. Printed teaching materials, in the form of didactic units, were one of the first methods to be utilized when UNED began its operations in 1972. In turn, the role of radio and audio recordings, television and video recordings, telephone, videoconferencing, computer systems and computer-mediated communications are also described. UNED's pioneering projects, including the virtual classroom, virtual campus and a program for the physically handicapped, are also detailed. Recent experiments include providing access to radio and television programs on the Internet and adoption of WebCT. On the horizon for UNED are portals for cellular phones using WAP technology and gearing up for multiple applications in accordance with Universal Mobile Telecommunications Technology (UMTS). Lorenzo García Aretio is a Doctor in Educational Science, Professor of Education, and UNESCO Chair in Distance Education at the National Distance Education University (UNED) of Spain. He has also been Director of the University Institute of Distance Education at UNED. As a writer and editor, Lorenzo García Aretio has published 15 books on distance education. He has also written more than 70 articles and chapters for various distance education journals and books.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».