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Enregistrement W2218439098 · doi:10.5753/cbie.wcbie.2015.548

Um Modelo para Recuperação de Objetos de Aprendizagem no Padrão IEEE LOM Utilizando o Protocolo OAI-PMH e Repositórios de Objetos de Aprendizagem Públicos

2015· article· pt· W2218439098 sur OpenAlexfundno aff
Vitor Carvalho, Rafael Dias Araújo, Renan G. Cattelan, Fabiano A. Dorça

Notice bibliographique

RevueAnais ... Workshops do Congresso Brasileiro de Informática na Educação · 2015
Typearticle
Languept
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Education and E-Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Bureau for International Education
Mots-clésComputer sciencePhysicsHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trabalhos recentes mostram que estudantes tendem a ter melhores resultados no aprendizado quando o conteúdo lhe é apresentado de forma personalizada. Dessa forma, a adaptação automática de conteúdo em sistemas de ensino é uma área que vem sendo alvo de diversos estudos. Porém, é necessário ter uma quantidade suficiente de conteúdo a ser personalizado para que esta seja eficiente. Este trabalho apresenta uma análise de uma abordagem de recuperação de conteúdo da Web, que se baseia na utilização do protocolo OAI-PMH e no padrão IEEE LOM de metadados dos Objetos de Aprendizagem. Os resultados obtidos, apesar de preliminares, expandem as possibilidades de trabalhos futuros e apontam novas necessidades.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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