MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2290248299

Community platform management mechanisms to support integrated Learning Design

2016· dissertation· en· W2290248299 sur OpenAlexaboutno aff
Chacón Pérez, Jonathan Jonathan

Notice bibliographique

RevueTDX (Tesis Doctorals en Xarxa) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueE-Learning and Knowledge Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceKnowledge managementData scienceEngineering managementEngineeringProcess managementSystems engineeringHuman–computer interaction
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Las contribuciones de esta Tesis Doctoral se enmarcan en el ambito de las Tecnologias Educativas, y mas concretamente en el campo de investigacion del Diseno de Aprendizaje (LD acronimo en ingles). Este campo se centra en dar apoyo a los profesores en la creacion de actividades educativas apoyadas por ordenador teniendo en consideracion sus contextos educativos. La investigacion en el campo de LD ha proporcionado gran cantidad de herramientas y metodos. Sin embargo, estas herramientas todavia carecen de mecanismos que posibiliten la colaboracion en comunidades de profesores involucradas en el (co-)diseno de aprendizaje. Ademas, el alcance de las herramientas es muy variado en cuanto a las representaciones utilizadas, los enfoques pedagogicos utilizados, y fases de diseno a las que van dirigidas (desde la conceptualizacion, hasta la autoria y hasta la implementacion). Esta diversidad de herramientas contrasta con la falta de articulacion de sus sinergias para ofrecer ecosistemas LD significativos, manejables e integrados para profesores y comunidades de profesores. Esta problematica motiva la investigacion realizada en esta Tesis. La pregunta de investigacion que la guia es: ?Como pueden apoyar los mecanismos de gestion de plataformas comunitarias dar soporte en ecosistemas de diseno de aprendizaje integrado? Esta cuestion se aborda en la investigacion mas concreta de cuatro objetivos especificos. El primer objetivo es exploratorio, se centra en la comprension de las necesidades de mecanismos de gestion en plataformas para comunidades en LD. La contribucion resultante incluye la participacion en la implementacion y evaluacion de las plataformas para comunidades en LD (LdShake, acronimo en ingles de Learning design Sharing and co-edition, e ILDE, acronimo en ingles de Integrated Learning Design Environment) en el contexto de proyectos espanoles y europeos, asi como la identificacion de las necesidades abordadas en los tres siguientes objetivos de la investigacion. El segundo objetivo busca permitir una gestion flexible de los procesos de (co-)diseno de aprendizaje que implique el uso de varias herramientas de LD. La contribucion asociada es un modelo e implementacion de los flujos de trabajo de LD (LD Workflows en ingles). Los LD Workflows se definen para permitir la representacion de las herramientas de LD seleccionadas que se pueden aplicar a proyectos de LD (LD Projects, en ingles). El tercer objetivo se centra en el apoyo a la gestion de multiples versiones de diseno de aprendizaje en escenarios de reutilizacion y (co-)diseno. La contribucion es un modelo y una visualizacion basada en una metafora del arbol familiar (family tree, en ingles). El cuarto objetivo trata la necesidad de interoperabilidad entre herramientas de (co-)diseno y plataformas de LD, y en particular, se centra en los patrones de diseno como representaciones LD estructuradas de especial interes ya que recogen buenas practicas docentes repetibles. La contribucion es una ontologia de patrones que representa computacionalmente un lenguaje de patrones (centrandose en patrones de CSCL, del ingles: Computer-Supported Collaborative Learning) y un modelo derivado junto con una arquitectura para la gestion interoperable de patrones a traves de herramientas de LD. Las contribuciones se han implementado en LdShake e ILDE mostrando su viabilidad, ofreciendo la prueba de conceptos en escenarios significativos y estudios con profesores en entornos reales. El resto de esta Tesis se estructura de la siguiente manera: • Capitulo 2: Contexto de la Investigacion: la comprension de las necesidades. En este capitulo se analizan las areas de investigacion involucradas en el problema de dominio abordado por la Tesis. El capitulo comienza proporcionando una vision general del estado del arte en las comunidades en linea de profesores, campo de investigacion del diseno de aprendizaje (LD acronimo en ingles) y herramientas de diseno de aprendizaje. Tambien se discute la reutilizacion de disenos de aprendizaje. Ademas, el capitulo describe las dos plataformas para comunidades online donde he participado (LdShake y ILDE), para entender las necesidades de los mecanismos de gestion de estos tipos de sistemas dentro del ecosistemas de diseno. Por ultimo, el capitulo expone los problemas detectados mientras los profesores utilizan estas plataformas para comunidades online . • Capitulo 3: Apoyo a proyectos de diseno de aprendizaje flexibles. Este capitulo esta dedicado a abordar la necesidad de flexibilidad articular en procesos de LD que implican el uso de diversas herramientas LD segun metodologias y marcos variados. En particular, el capitulo introduce los conceptos de proyectos LD y flujo de trabajo LD, junto con un modelo para su aplicacion. Ademas, tambien se describe como se ha aplicado el modelo para desarrollar una funcion para la gestion de proyectos de manera flexible que se ha implementado en ILDE. Finalmente este capitulo incluye la evaluacion realizada: metodos descriptivos / expresividad basados ​​en metodologias LD existentes, la evaluacion del uso real con los profesores en las acciones de formacion (en talleres reales en el contexto del proyecto europeu METIS) y narraciones descriptivas sobre su adopcion en contextos de terceros. • Capitulo 4: Apoyo a versiones de disenos de aprendizaje. En este capitulo se aborda la necesidad de la gestion de multiples variaciones de un diseno de aprendizaje en el contexto de la reutilizacion y el co-diseno. El capitulo propone una estrategia de visualizacion basada en la metafora del arbol genealogico de versiones de disenos y su modelo generado. El capitulo tambien presenta la implementacion del modelo y visualizacion asociada en ILDE. Asi como la evaluacion realizada con expertos y en los talleres de formacion. • Capitulo 5: Apoyo a la interoperabilidad de las herramientas de diseno de aprendizaje basadas en patrones. Este capitulo explora la necesidad de la interoperabilidad entre herramientas de LD centrandose en el caso especifico de los patrones en el area de CSCL. El enfoque adoptado se basa en ontologias. El capitulo formula una ontologia de patrones y un modelo basado en dicha ontologia, que se aplica a una arquitectura para la interoperabilidad de las herramientas de LD basadas en patrones. La arquitectura se ha implementado parcialmente para mostrar la viabilidad. El capitulo tambien presenta un escenario de prueba de concepto que implica una seleccion de herramientas de representacion. • Capitulo 6: Conclusiones y trabajo futuro. En este capitulo se analizan las principales conclusiones. Ademas, tambien resume los principales aportes y trabajos futuros derivados de esta tesis.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,010
Science ouverte0,0040,012
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,005

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,256 · 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
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTDX (Tesis Doctorals en Xarxa)Même sujetE-Learning and Knowledge ManagementTravaux en français237 207