MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2499817328 · doi:10.4018/978-1-59904-337-1.ch002

Organizing Knowledge for Instruction

2007· book-chapter· en· W2499817328 sur OpenAlexaff
Stephan Petrina

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2007
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital literacy in education
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge managementCognitionLiteracyPluralism (philosophy)Information overloadPersonal knowledge managementComputer sciencePsychologyOrganizational learningPedagogyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What is intelligence? What do we know about knowledge? Are design and technological knowledge unique? Do different types of knowledge demand different organizations? How can we employ cognitive skills in the resolution of technological problems? This chapter provides an introduction to current theories of intelligence and knowledge with an emphasis on instructional organization. We will discuss learning theories and theories of cognition in Chapter VI. In the previous chapter, we acknowledged that despite the proliferation of communication and information technologies, communication skills for most people have atrophied. At the same time this proliferation of new technologies has created conditions for what we experience as information overload. For this reason, it is extremely important that teachers develop effective skills and techniques for the communication, organization, and presentation of information and knowledge. It is essential that teachers develop working understandings of current theories of knowledge and skills. Our understandings of technological knowledge and literacy along with the theories that we act on determine the way we teach about, through, and for design and technology. Current theories of intelligence, or cognitive pluralism, and the organization of knowledge are fundamental to effective instruction. This chapter builds on the basic communication and organization techniques provided in Chapter I. The effective organization of instruction requires the effective organization of knowledge.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIGI Global eBooksMême sujetDigital literacy in educationTravaux en français237 207