INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY IN TERTIARY EDUCATION INSTITUTIONS IN SLOVENIA - A PREREQUISITE FOR E-LEARNING
Notice bibliographique
Résumé
In 2003 research on information and communication technology presence and usage was conducted among tertiary education institutions in Slovenia. The basic purpose of the research was to draw up indicators for EU comparisons, following the requirements of Eurostat. Out of 84 Slovenian tertiary education institutions, 81 responded to the mail survey with telephone follow-up. The basic benchmark finding is that overall there are 5 PCs per 100 students. Better computer facilities are found in technical and natural sciences institutions, and private institutions in the fields of economics and education. The research results also show that employees are much better equipped, as there are more employee-used PC’s than employees. All institutions have Internet access, almost 60% of them also have their own e-mail servers, but only half of them provide e-mail addresses for their students on the domain of their institution. Exam registration and on-line exam results are provided by slightly more than a half of institutions, e-mail information alert about exam results is provided by one quarter of institutions, online application is provided only by one tenth of institutions. Distance online learning for certain courses/subjects is provided by 17% of institutions, whereas 9% offer distance learning for certain study programs. The majority of institutions are preparing their online degree programs - only 22% of them have no plans to offer e-learning (distance education) courses in the near future. E-learning education is most frequently provided by private institutions in the field of economics, and rarely found in the fields of medicine and health care, social sciences and education.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».