The Development of CyberLearning in Dual-Mode: Higher Education Institutions in Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
Open and distance education in Taiwan has evolved into the third phase – cyberlearning – conceptualized as teaching and learning interactions mediated entirely through the application of state-of-the-art information and communications technologies (ICT), such as the Internet and World Wide Web (WWW). Socio-economic influences, the development of new technologies and a marked shift in learning paradigms have increased the utilization of ICT at all levels of the Taiwanese education system. Since the advent and provision of cyberlearning programs, well over half (56 percent) of the conventional universities and colleges have been upgraded to dual-mode higher educational institutions. They offer real-time multicast instructional systems using videoconferencing and cable TV technology, virtual classroom systems via network-based instructional management systems, and curriculum-on-demand systems utilizing video-on-demand technology. Critical success factors in the development of these cyber universities and the opportunities, challenges and implications inherent in these are analyzed. ICT and the provision of cyberlearning have gradually been changing the structure and vision of higher education institutions as well as the entire learning environment and educational systems. Because the Ministry of Education (MOE) has initiated a policy on credit-based degrees for cyberlearning courses/programs, the development of open and distance education is anticipated to hasten the transformation of Taiwan’s education system towards one which will create an ideal learning society in the 21st century.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».