Notice bibliographique
Résumé
A VLE can be understood as a computer-accessible cognitive context where students interact with mediated representations rather than their experiential equivalent. For students of school age, an emergent variation is the Virtual School, where the internet is used to deliver some or all of the courses that would traditionally be offered in a “bricks-and-mortar” school in face-to-face mode with a teacher. Increasingly, Virtual Schools are an available alternative to conventional schools. Unlike their physical counterparts, Virtual Schools are, for the most part, not restricted by the restraints of timetables, bells, uniforms, or other organizational characteristics of face-to-face teaching. Virtual Schools have shown considerable growth in recent years, particularly in the U.S.A. (Clark, 2001) and Canada (SAEE, 2002). They are seen as having identifiable advantages. Mittleman (2001) refers to a Virtual School in Israel as “breaking barriers of time and place” (p. 84), while Florida High School in the U.S.A. uses the motto “any time, any place, any path, any place” (Florida Virtual School, 2003). Virtual Schools have been described in quite glowing terms. Berman (1999) sees virtual learning in the following way:
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».