Notice bibliographique
Résumé
Abstract Computer-based learning tools are becoming more prevalent in classrooms from elementary school to higher education. The potential value of interactive learning tools is particularly high in geoscience education. Students can benefit from interactive tools that allow them to explore different processes in one-dimensional (1-D), two-dimensional (2-D), and three-dimensional (3-D) space. Traditionally, geoscience education has relied on laboratory exercises to provide students with the opportunity to explore dimensionality. In this chapter, we introduce Visible Geology, an innovative web-based application designed for geoscience education. Visible Geology enables visualization of geologic structures and processes through the use of interactive 3-D models. As Visible Geology has been designed from a student-centric perspective, it has resulted in a simple and intuitive interface, allowing students to creatively explore concepts. We present a case study of a large first year class at the University of British Columbia, and show the utility of Visible Geology in teaching geoscience concepts of relative dating and cross-cutting relationships. The ease of use of the software for this assignment, including automatic grading, made this tool practical for deployment in classrooms of any size. The outcome of this type of large-scale deployment is that students, who would normally not experience a lab exercise, gain exposure to 3-D thinking. The level of ownership and interactivity inherent in Visible Geology encourages engagement, leading learners to practice visualization and interpretation skills and discover geologic relationships.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,007 |
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 ».