MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2143485732 · doi:10.1109/icns.2010.52

Large Scale Delivery of Cisco Networking Academy Program by Blended Distance Learning

2010· article· en· W2143485732 sur OpenAlexfundno aff
Nicky Moss, Andrew Smith

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissementCisco Systems
Mots-clésConstructivist teaching methodsComputer scienceDistance educationCurriculumKey (lock)Blended learningScale (ratio)MultimediaEducational technologyMathematics educationPsychologyComputer securityTeaching methodPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports upon the success that The Open University of the United Kingdom (UKOU) has had in delivering the Cisco Exploration Curriculum, as an undergraduate course (T216), using a Blended Distance Learning Model (BDL). It discusses the importance of Supported Open Learning as a method of supporting students, and the key role of simulators, remote access tools and day schools. It is argued that a constructivist learning approach was taken when designing T216, which is demonstrated by this BDL model. BDL has proven to be an excellent way of delivering Cisco courses to adult learners, as supported by student feedback and attainment. BDL offers the Cisco Networking Academy program an opportunity to extend reach in both existing and new markets.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetExperimental Learning in EngineeringTravaux en français237 207