E-Tools and Teaching ESL Through Distance Education, paper presentation at the Teaching English as a Second Language (TESL) Canada 2008 Conference, May 29-31, 2008, Moncton, NB
Notice bibliographique
Résumé
In the end, only three of us presented at the three-hour long symposium--me, Debra Hoven, and Corinne Bosse. I covered the material that Tunde Tuzes had been going to present as well as my own section. I’ve attached copies of the ppt presentations I used for my parts of the presentation (E-Tools update and Critical Discussion Groups--I have to thank David Brundage for providing me with this last presentation). This particular session was the most highly attended of the symposia offered at the conference, and we received very positive feedback. The audience responded well to the variety of e-tools that we presented and asked a large number of questions about the techniques discussed. I started out be giving some background information about AU, so that we wouldn’t have to deal with those questions as we went through our various presentations. The more technical questions were answered by Debra or Corinne; I fielded the more general questions. It was a very worthwhile activity to showcase the variety of e-tools being used at AU, and, within the TESL community to showcase AU as a leader in Canada both in Distance Education and technological innovation. After the symposium was over, a number of participants approached us individually to tell us how much they had appreciated the session and how much they had learned from it.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 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 ».