Web 2.0 and Social Media Connecting Learners in Self-Paced Study: Practitioners’ Perspectives | Le Web 2.0 et les médias sociaux reliant les apprenants dans l’étude à leur rythme : points de vue de praticiens
Notice bibliographique
Résumé
Distance learners determine the time and place for their studies—those engaged in self-paced study may also choose the rate at which they proceed through their courses. However, it is difficult to incorporate purposeful learner-learner interaction into self-paced study. A multiple-case study included three open universities with in-house design and development of self-paced undergraduate courses. Data was gathered from in-depth interviews with course developers (academics and learning/teaching specialists), self-paced course materials, and institutional documents. This article reports on the ways in which these course designers and developers are making use of Web 2.0 and network-based approaches to encourage open, social forms of learner-learner interaction in self-paced courses. Les apprenants à distance déterminent à quel moment et à quel endroit ils étudient. Ceux qui étudient selon leur propre rythme peuvent aussi choisir la vitesse à laquelle ils progressent dans leurs cours. Il est toutefois difficile d’intégrer une interaction significative entre les apprenants dans les études adaptées au rythme de l’élève. Une étude de cas multiples a été menée auprès de trois universités ouvertes qui conçoivent et développent à l’interne des cours de premier cycle selon le rythme de l’apprenant. Des données ont été recueillies à partir d’entrevues approfondies avec les développeurs de cours (professeurs universitaires et spécialistes pédagogiques), du matériel des cours selon le rythme de l’apprenant et de documents provenant des établissements. Cet article rapporte les façons dont ces concepteurs et développeurs de cours utilisent le Web 2.0 et les approches en réseau pour favoriser des formes ouvertes et sociales d’interactions entre les apprenants dans les cours que ceux-ci suivent selon leur propre rythme.
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 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 | 0,032 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».