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Enregistrement W2496009806 · doi:10.4018/978-1-59140-107-0.ch006

Inclusion in an Electronic Classroom

2003· book-chapter· en· W2496009806 sur OpenAlexaff
Robert Luke, Laurie Harrison

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2003
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Accessibility for Disabilities
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)Online learningComputer scienceWorld Wide WebWeb accessibilityPopulationEducational technologyWeb Accessibility InitiativeMultimediaThe InternetWeb standardsPedagogyPsychologyWeb developmentMedicineWeb application security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Providing educational opportunities within online environments, while beneficial, also has the potential to exclude a significant portion of the population. Those who are learning and physically disabled may be prevented from accessing online learning environments due to problems in the design of the technology, as well as with the pedagogy directing the use of this technology. Inclusion in an Electronic Classroom was funded by the Office of Learning Technologies (OLT) and examined accessibility within various courseware platforms in order to better assess both the technological and pedagogical issues associated with the general educational shift toward providing learning opportunities within online learning networks.2 This paper presents a summary of the results of this study alongside recommendations for ensuring equitable access within online, courseware-enabled, networked learning. The study data are placed within a framework that examines the technical and pedagogical ramifications of accessibility issues and online learning environments, specifically, courseware environments currently used in today’s online educational market. The findings are compared with the associated guidelines and checkpoints in the Web Content Accessibility Guidelines published by the Web Accessibility Initiative (WAI) of the World Wide Web Consortium (W3C) and provide a useful framework for consideration of the current challenges and the opportunities at hand for courseware authoring tool developers.3

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0410,014

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,280 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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