Notice bibliographique
Résumé
Rapid e-learning (REL) is a phrase in common use since 2003. This article defines REL, describes types of REL authoring tools, discusses management and instructional issues surrounding REL in corporate and academic settings, and summarizes the experience of the National University of Singapore (NUS), an early adopter of the concept of REL since 2004. Almost all current literature on the topic focuses on REL applications in corporate e-learning. There is very little academic research into issues surrounding REL because this is a recent development. At this stage of implementation of REL, the literature on the topic is limited. The following three definitions are commonly used: 1. Josh Bersin defined REL as a category of online training content, which can be developed in weeks, can be authored by subject matter experts (SMEs), and maintains instructional focus and quality (Bersin & De Vries, 2004). REL tools leverage on common software such as PowerPoint and then convert that to Flash or other formats for Web delivery with options to add audio and simple quiz. Content is published, edited, and republished by the SMEs with little or no assistance. 2. Patti Shank, President of Learning Peaks, broadened the definition to include rapid instructional design, development, deployment, and evaluation (Shank, 2006). REL is no longer just synonymous to the rapid authoring and development of content, but also to the streamlining of the entire project management process and production cycle. 3. Another possible definition of Rapid E-learning is when the phrase is used to indicate how rapidly e-learning is being adopted or embraced by an organization. (Tan, Lee & Goh, 2004). The definitions by Bersin & Associates and Patti Shank, which include process and product, are widely accepted as the main definitions of REL.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,018 |
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 ».