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Enregistrement W2506152346 · doi:10.4018/978-1-60960-111-9.ch006

The Case of Teacher-Librarianship by Distance Learning at the University of Alberta, Canada

2011· book-chapter· en· W2506152346 sur OpenAlexaffabout
Dianne Oberg

Notice bibliographique

RevueAdvances in educational technologies and instructional design book series · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistance educationFlexibility (engineering)CertificateIncentiveGovernment (linguistics)Political sciencePublic relationsLibrary scienceSociologyMedical educationPedagogyManagementComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The online distance education program, Teacher-Librarianship by Distance Learning, was developed and implemented in the Department of Elementary Education at the University of Alberta, Canada beginning in 1996. At the time, neither the university nor the department had the interest, funding or infrastructure required for such an undertaking, but these developed over time through a combination of careful planning and serendipity. The program’s instructional team has utilized various approaches to establish, maintain and continue the program: a distance education theoretical framework, analysis of distance education research, one-time government incentive funding, and on-going policy relevant research and evidence-based practice. Current challenges facing the organization are program growth, new and emerging technologies, and maintaining flexibility. The solutions to these challenges include a cohort model for the majority of program delivery; a stand-alone course introducing new and emerging technologies as a launching pad for integration of these technologies; and graduate certificate programs for meeting the short term needs of teachers new to the field.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,887
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0400,012
Communication savante0,0170,005
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0080,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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