Notice bibliographique
Résumé
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. More 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). The 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.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,013 |
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 ».