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Enregistrement W2128709656 · doi:10.1111/j.1467-8535.2004.00426.x

Interaction for lifelong learning

2004· article· en· W2128709656 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Educational Technology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Tools and Methods
Établissements canadiensAthabasca UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLifelong learningVariety (cybernetics)Context (archaeology)Computer scienceNarrativeEducational technologyKnowledge managementSociologyPedagogyArtificial intelligenceLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The term ‘lifelong’, as applied to education or learning, has been in circulation for more than a quarter of a century. It has played an important role in policy discussions, as well as in studies of the sociology and economics of education. The relationship of this term to the rapidly changing world of information and educational technologies, and to the various conceptions of interaction that are central to these technologies, however, has been considered much less frequently. This paper seeks to shed light on the relationship between lifelong learning and the interactive technologies that have become associated specifically with the Semantic Web. It begins by presenting a fictional narrative to illustrate a lifelong learning scenario in the context of the services and resources that the Semantic Web will be capable of providing. It then proceeds to isolate a number of general characteristics of lifelong learning as they are manifest in this scenario and in recent literature on the subject. The paper then explores how emergent, interactive technologies of the Semantic Web have the general potential to address many of the characteristics of lifelong learning, and hold out the promise of satisfying a wide variety of lifelong learning needs. It will conclude by considering some of the outstanding challenges presented by lifelong learning contexts, and mention some of the limitations of advanced technologies used to address these needs.

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 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)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil0,799

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,383 · 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