Persistent Artefacts in an Online Classroom: The Value of a Dynamic Learning Archive | Artefacts persistants dans une salle de classe en ligne : la valeur d’une archive dynamique de l’apprentissage
Notice bibliographique
Résumé
This paper summarizes a multi-year research project that examines the use and value of visible and persistent artefacts within an online learning environment. This study is framed within elements of a business management theory. Changes to an online learning environment are documented as well as an examination of the impact of these changes on the learning process. The study also shows the impact of learner engagement with artefacts over the life of multiple iterations of a course within this socially networked online learning space. Two significant outcomes emerged: 1. How the use of a socially networked online learning environment can offer a rich and supportive place for teaching and learning; and 2. That students in this study support the inclusion of an archive containing artefacts from learners in prior iterations of a course. The connection between the inclusion of this archive and the impact of a socially networked online learning environment will be demonstrated throughout. Cet article résume un projet de recherche sur plusieurs années, examinant l’utilisation et la valeur des artefacts visibles et persistants au sein d’un environnement d’apprentissage en ligne. Cette étude a été structurée selon des éléments d’une théorie de la gestion des affaires. Les modifications à l’environnement d’apprentissage en ligne sont documentées, ainsi que l’examen de l’incidence de ces modifications sur le processus d’apprentissage. L’étude montre aussi l’impact de l’engagement de l’apprenant avec les artefacts sur plusieurs itérations d’un cours dans un espace d’apprentissage en ligne doté de réseaux sociaux. Deux résultats importants ont émergé : 1. un espace d’apprentissage en ligne doté de réseaux sociaux peut offrir un endroit riche et soutenant pour l’enseignement et l’apprentissage; et 2. les étudiants dans cette étude sont favorables à l’inclusion d’une archive rassemblant les artefacts d’apprenants des itérations préalables d’un cours. Le lien entre l’inclusion de cette archive et l’impact d’un espace d’apprentissage en ligne doté de réseaux sociaux sera démontré tout au long.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».