Notice bibliographique
Résumé
So far we have discussed the nuances of giving a lecture in any type of setting. However, in this chapter, we will focus on the issues that can arise while teaching in university, college, or any other type of setting which requires multiple lectures and possibly a set of tests and exams. With multiple lectures, it is possible to give one bad lecture and still recover by giving several excellent lectures afterwards. In other words, there is more room for lecturing errors than the single-lecture case. As a result, teaching multi-lecture courses is an excellent way of polishing your lecturing abilities. Furthermore, having to evaluate the audience/students gives them the incentive to listen to your lectures. This gives you a natural advantage in attracting the audience to your lectures. The exact method, type, and difficulty of the evaluation (i.e. test, exam, etc.) can be used to control the learning experience of the audience by either comforting them with a relatively straightforward test or by shocking them with a difficult test. In fact, in many cases it makes sense to use a combination of straightforward and difficult questions. The following sections will take a more detailed look at several important multi-lecture course issues. THE FIRST LECTURE As with the first few minutes of a lecture, the first lecture of a multi-lecture academic course is also very important. It is during this lecture that the students in the class get their permanent impression of the lecturer.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,003 | 0,016 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,006 |
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 ».