Transition from E-learning to U-learning:An Interview with Prof.Kinshuk
Notice bibliographique
Résumé
Recently many researchers have begun to focus on ubiquitous learning(u-learning) and made some attempts from practical level.However what is ubiquitous learning? How to make the concept of u-learning become a reality? These questions are all worthy of our attention.Nowadays with the development of economy,society,information and communication technology,many countries in the world are paying more attention to lifelong education.Ulearning is a very good choice.In this issue,we interviewed Prof Kinshuk from Athabasca University to have an overall view on u-learning. Dr.Kinshuk is Associate Dean of Faculty of Science and Technology,and Full Professor in the School of Computing and Information Systems at Athabasca University,Canada.He also holds the NSERC/iCORE/Xerox/Markin Industrial Research Chair for Adaptivity and Personalization in Informatics,funded by the federal and provincial governments of Canada and by industries.He has a PhD from De Montfort University,United Kingdom.His work has been dedicated to advancing research on the innovative paradigms,architectures and implementations of online and distance learning systems for individualized and adaptive learning in increasingly global environments.Areas of his research interests include learning technologies,mobile,ubiquitous,location and context aware learning systems,cognitive profiling and interactive technologies.With more than 300 research publications in refereed journals,international refereed conferences and book chapters,he is frequently invited as keynote or principal speaker in international conferences and visiting professor around the world.He was awarded the prestigious fellowship of Japan Society for the Promotion of Science in 2008.He has also been invited as guest editor of 12 special issues of international journals in the past five years,and continues to serve on a large number of editorial boards of prestigious journals and program committees of international conferences.He has also served on review panels for grants for the governmental funding agencies of various countries and regions,including the European Commission,Austria,Canada,Hong Kong,Israel, Italy,the Netherlands,Qatar,Taiwan and the United States.He also has a successful record of procuring external funding over 11 million Canadian dollars as principal and co-principal investigator.In his on-going professional activities, he is Founding Chair of IEEE Technical Committee on Learning Technologies,and Founding Editor of the Educational Technology Society Journal(SSCI indexed with Impact Factor of 1.066 according to Thomson Scientific 2010 Journal Citations Report).At the national level,he is Founding Chair of the New Zealand Chapter of ACM SIG on Computer-Human Interaction,and Past President of the Distance Education Association of New Zealand.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».