MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2624615878

Weaving Digital Pathways with Blogging

2009· article· en· W2624615878 sur OpenAlexaboutno aff
Veronica Baig

Notice bibliographique

RevueAUSpace (Athabasca University) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresentation (obstetrics)PraiseSession (web analytics)Quality (philosophy)MultimediaComputer scienceWorld Wide WebMathematics educationPedagogyPsychologyMedicineSocial psychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I gave a PowerPoint presentation of my topic--I had a one-hour time slot. There were approximately 35 people at the session. It seemed to be well received--a number of people cam up to me at the end of the presentation and gave unsolicited thanks and praise. The responses I received indicated that people liked the fact that I had given a “how-to” presentation, and that the information could be used to develop similar activities elsewhere. There seemed to be a need to show people how to use blogging in a language learning/ESL environment.
\nMore generally, this presentation and the panel discussion in which I participated as “one of the four Alberta Universities”, both helped me get the message out there that AU does have ESL programming, and that our courses are innovative (more so than many) and on a par as far as general quality is concerned with those offered elsewhere. I was also able to meet with others at the conference who are interested in CALL (Computer Assisted Language Learning).
\nThe positive responses I received (there were no negatives) encourage me to continue with the various blogging activities that I have been attempting to introduce to my courses. While the one type of blogging that I have been doing with students will remain essentially the same, I will continue to explore other types of blogging that could be used to assist students with the language learning/writing aspects of the courses that I coordinate.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil0,711

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,170 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAUSpace (Athabasca University)Même sujetDiscourse Analysis in Language StudiesTravaux en français237 207