Rating learning object quality with distributed Bayesian belief networks: the why and the how
Notice bibliographique
Résumé
As differing evaluation instruments are adopted in learning object repositories serving specialized communities of users, what methods can be adopted for translating evaluative data across instruments in order to share this data among different repositories? How can evaluation from different reviewers be properly integrated? How can explicit and implicit measures of preference and quality be combined to recommend objects to users? In this research we studied the application of Bayesian belief network (BBN) to the problem of insufficient and incomplete reviews during learning objects evaluation, and translating and integrating data among different quality evaluation instruments and measures. Two BBNs were constructed to probabilistically model relationships among different roles of reviewers as well as among items of different evaluation measurements. Initial testing using hypothetic data showed that the model was able to make potentially useful inferences about different dimensions of learning object quality. We further extend our model over geographic distances assuming that the reviewers would be distributed and that each reviewer would change the underlying BBN network (to a certain extent) to suit his/her expertise. We highlight issues that arise due to a highly distributed and personalized BBN network that can be used to make valid inferences about learning object quality.
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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 | 0,047 | 0,214 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».