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Enregistrement W2619959113 · doi:10.18260/1-2--13999

Using Information Technology To Facilitate Student Learning

2020· article· en· W2619959113 sur OpenAlexaff
Azzedine Lansari, Akram Al‐Rawi, Faouzi Bouslama

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceData scienceMultimediaHuman–computer interactionKnowledge management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of technology in education has become critical in today's academic institutions.Colleges and universities worldwide have seen a dramatic increase in the use of technology in the classroom.Zayed University, an academic institution in the United Arab Emirates, has recently built an environment where learning is the main focus.English is used as the language of instruction, however as it is not the students' native language they sometimes have difficulties understanding the course content.Furthermore, students are often too shy to ask questions during class time making it difficult for the instructor to monitor comprehension.To address these issues, instructors in the College of Information Systems are using technology as a basis to create an environment that encourages and facilitates student learning.This environment includes a wired laptop-based campus, an IS curriculum that is driven by learning outcomes, electronic portfolios, and the building of learning communities.Technology facilitates student learning in many ways.As an alternative to face-to face communication, students can use a variety of tools such as electronic mail, Blackboard, Internet and the Intranet, and shared network drives for communication and information access and exchange.Moreover, students are required to develop an electronic portfolio, which includes their most important learning experiences.Using technology, faculty can access and assess student portfolios and provide feedback and guidance online.In addition, the wired campus allows students to create learning communities where ideas, information and knowledge are shared.Faculty can join these communities to integrate multiple learning perspectives as well as provide guidance and learning structures where reflection and critical thinking are encouraged.This new learning environment has resulted in a less inhibited student body where technology is used extensively to interact with other students, faculty members as well as the outside community to seek and create knowledge and ultimately become independent lifelong learners.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,010

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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