Enhancing the Classroom Experience with Learning Technology Teams.
Notice bibliographique
Résumé
19 The driving force behind adoption of educational technologies in universities is the belief that they improve the quality of teaching.1 Despite this assumption, faculty experimentation with technologies in the classroom is slow and focuses on a narrow range of tools such as e-mail, presentation handouts, Web pages, and Internet resources.2,3 This pattern suggests that weaving technologies into the learning experience poses challenges that go beyond mere adoption. The use of new tools in the classroom, however, does not ensure that teaching will improve or that students will learn. Rather, thoughtful pedagogical strategy matters most if educational technology is to succeed in building invigorating learning environments.4 How are faculty best supported in efforts to integrate technology in their courses? This question identifies the single most important technology issue for the next few years in U.S. public universities, according to the 1999 National Survey of Information Technology in U.S. Higher Education.5 In response to the need for faculty support, some campuses have developed comprehensive programs to reach this goal.6,7 Queen’s University, a midsize research university in Canada, provides a selection of activities to engage faculty in thinking about educational technologies. The Learning Technology Unit offers regular workshops on both the technical and pedagogical aspects of frequently used tools such as WebCT, PowerPoint, and HTML. Educational Technology Days showcase best practices Enhancing the Classroom Experience with
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 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 ».