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Enregistrement W2385830463

How to Prepare Learners for a Knowledge Society——Interview with Dr.Marlene Scardamalia

2009· article· en· W2385830463 sur OpenAlexaboutno aff
Tuya Siqin

Notice bibliographique

RevueKaifang jiaoyu yanjiu · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyWork (physics)Collaborative learningPedagogyManagementKnowledge managementEngineeringComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dr.Marlene Scardamalia is the Presidents' Chair in Education and Knowledge Technologies at OISE/U of T in Canada.As co-founder and Director of the Institute for Knowledge Innovation and Technology(IKIT)her research helps to provide intellectual leadership for an international network of educational innovators.Her areas of research include education for knowledge creation,cognitive development,psychology of writing,intentional learning,the nature of expertise,educational use of computers,and research-based innovation in learning and knowledge work.In 2005,along with Carl Bereiter,she was honoured with the first-ever CSCL(Computer Supported Collaborative Learning)Career Achievement Award for foundational work in knowledge building environments and the Knowledge Society Network.In 2006 Marlene received the World Award of Education from the World Cultural Council,for a worldwide effort to advance educational opportunities.In 2007,the Institute for Knowledge Innovation and Technology received the ORION(Ontario Research and Innovation Optical Network)Learning Award for development of the world's first collaborative learning environment and for leadership in research-based innovations in theory,pedagogy,and technology,all aimed at making citizens part of a 21st-century knowledge-creating culture.Her publications include The Psychology of Written Composition and Surpassing Ourselves:An Inquiry into the Nature and Implications of Expertise(both with Carl Bereiter)and Writing for Results(with Bereiter and Bryant Fillion).In recent years,Dr.Marlene Scardamalia is using the SSHRC(the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada)grant to work on a study called Beyond Best Practice:Research Based Innovation Learning and Knowledge Work.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,006
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0060,025
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,321 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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