Notice bibliographique
Résumé
Asynchronous Learning Environment (ALE) has the capability of providing learning to people anywhere and at any time for both to secure degree and to engage in continuing education throughout their lifetimes. The advance of communications and information technology will make students choose to purchase and enroll in open market, widely available networked courses regardless of institutional affiliation. Research results have found that success factors for asynchronous learning include whether students felt part of the online learning group, immediate feedback from instructors, automatic self-test, and indicating student's performance and progress in the course. These findings present basic requirement for the design of ALE. This paper explores all aspects of Asynchronous Learning Environment, including the architecture of ALE and complete database design. The modules of ALE include multimedia presentation, identity verification, intelligent agent, automatic test marking, computer conference, chat & whiteboard, and learning scheduling assistance. The purpose of this research is to make ALE a better way of education than traditional education. A database is designed to fully support these ALE functions. Guidelines of designing ALE are provided with implementation examples of intelligent agents that providing automatic reminders and learning progress report. Conclusion and further works are discussed at the end of the paper. The design described in this paper is intended for use by engineering courses. But it can be used by courses of other disciplines without much modification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».