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Enregistrement W2282472548 · doi:10.5539/ies.v9n3p24

Review of Interactive Video–Romanian Project Proposal

2016· article· en· W2282472548 sur OpenAlexvenueno aff
Mihai Onița, Sorin Petan, Radu Vasiu

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultimedia Communication and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Social Fund
Mots-clésInteractivityInteractive videoComputer scienceMetadataWorld Wide WebMultimediaInterface (matter)Class (philosophy)Field (mathematics)AnalyticsInteractive mediaData science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the recent years, the globalization and massification of video education offer involved more and more eLearning scenarios within universities. This article refers to interactive video and proposes an overview of it. We analyze the background information, regarding the eLearning campus used in virtual universities around the world, the MOOC movement in the last year, and the related interactive video platforms in the (education) field. At the same time, we pay particular attention to technical aspects of the interactive video: defining concept, types of video metadata, media fragments and types of annotations, as primordial elements that bring interactivity. We tested some free and commercial interactive web application. We gathered all the ideas. We propose a framework for an interactive system web based on the main modules: video resource management (production, transcoding and storage), annotations, Linked Open Data, distribution medium, player interface, data analytics and recommendation system. On the way, we offer our findings, together with our recommendations for an annotation interface and player module. It is our idea for Politehnica University Timisoara, either as a standalone solution or a complement to actual virtual campus (http://cv.upt.ro) depending on future development plans and financial aspects.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,005

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,407 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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