Notice bibliographique
Résumé
UBC successfully delivered five massive open online courses (MOOCs) in the spring and summer of 2013. Individual MOOCs incorporated different pedagogical design strategies to achieve their desired learning outcomes and course objectives. The pilot MOOCs lasted from five to eleven weeks and provided tens of thousands of learners worldwide, including over 8,100 students who earned certificates for completing the courses, with an opportunity to engage with UBC instructors and learning materials. Development of these courses involved the creation of large amounts of new learning material, including more than 60 hours of video-based lectures, 98 text-based module pages, 1,040 quiz questions, the use of tools outside of the Coursera platform, and multiple innovative learning activities. Learning materials from the MOOCs have been, or will soon be, used by hundreds of UBC students in credit-bearing courses. Additionally, instructors made efforts to facilitate the reuse of their learning materials through the use of Creative Commons licenses and the transferring of content to additional platforms beyond the Coursera platform, such as external YouTube channels. The MOOC pilot supported UBC’s learner-centred focus in the classroom by providing a rich set of resources and strategies to support flexible learning options for students who are registered in UBC courses. These strategies include the processes and best practices for the development of media-rich learning materials, agile approaches to course delivery, and instructional design strategies to better scaffold self-based, peer-based, and open learning efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».