Redesigning Design: Field Testing a Revised Design Rubric Based of iNACOL Quality Course Standards
Notice bibliographique
Résumé
Designers have a limited selection of K-12 online course creation standards to choose from that are not blocked behind proprietary or pay walls. For numerous institutions and states, the use of the iNACOL National Standards for Quality Online Courses is becoming a widely used resource. This article presents the final phase in a three-part study to test the validity and reliability of the iNACOL standards specifically to online course design. Phase three was a field test of the revised rubric based on the iNACOL standards against current K-12 online courses. While the results show a strong exact match percentage, there is more work to be done with the revised rubric. Résumé Les concepteurs ont une sélection limitée des normes K-12 de création de cours en ligne à choisir qui ne sont pas bloqués derrière des propriétés exclusives ou des péages informatiques. Pour de nombreuses institutions et états, l'utilisation des Normes nationales pour les cours en ligne de qualité iNACOL devient une ressource largement utilisée. Cet article présente la phase finale d’une étude en trois parties pour tester la validité et la fiabilité des normes iNACOL spécifiquement liées à la conception de cours en ligne. La phase trois était une mise à l’essai sur le terrain de la rubrique révisée établie en fonction des normes iNACOL par rapport aux cours en ligne K-12 actuels. Bien que les résultats montrent un fort pourcentage de correspondance exacte, il y a plus de travail à faire avec la rubrique révisée.
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 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 | 0,062 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 ».