MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2210630084

Distance Learning: Interactive Learning in Engineering Using Broadband Networks and the Internet

2007· article· en· W2210630084 sur OpenAlexaffabout
R.D. McLeod, M. G. Britton, Abba Tregobov, Karin Sundstrom

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistance educationThe InternetBroadbandInternet accessTelecommunicationsHumanitiesComputer scienceLibrary scienceWorld Wide WebSociologyPedagogyPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes several ongoing distance education activities in the Department of Electrical and Computer Engineering at the University of Manitoba. Differences from alternative and more traditional distance education are being realized through extensive use of the Internet, related tools and applications, and access to experimental broadband services networks. Cet article rend compte de plusieurs activites en education a distance actuellement en cours au sein du departement d'ingenierie electrique et informatique de l'Universite du Manitoba. On observe des differences entre des modes alternatifs et traditionnels d'education a distance en vertu d'une utilisation approfondie de l'Internet, d'outils et d'applications peripheriques de meme que d'un acces a des services experimentaux de reseaux a large bande.

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,566
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetExperimental Learning in EngineeringTravaux en français237 207