A Critical Perspective on Learning Analytics and Educational Data Mining
Notice bibliographique
Résumé
of education and learning technology, which seem to ed to the educational triangle of learner, instructor, and course content (Kansanen & Meri, 1999; Meyer and the technologies being used (Bouchard, 2013).Fenwick (2015a) posits that humans and the technolsocial forces are interpenetrated in ways that have their mutual constitution in educational processes between humans and materials such as technology but also a symbiotic relationship.New technologies have moved us from an era of scarcity of information to an era of abundance (Weller, 2011).Social media now make it possible to communicate across networks on a global scale, outside the traditional classroom bound by brick walls.Communication on such a global scale would have been unimaginable not capturing data and storing it in a database, we now deal with large data-streams stored in the cloud, which and machine learning.This presents interesting opportunities to learn from data, revealing with it hidden insights but important challenges as well.-learners, educators, and administrators -in the educational process might manage and access all these levels of information and communication effectively.Computer scientists have suggested opportunities for learners with connections to and recommendations for their preferred information, people, and tools, and aid learners in the management and deepening
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,017 |
| Communication savante | 0,011 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».