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Enregistrement W2746124062 · doi:10.22318/icls2016.167

Future Learning Spaces for Learning Communities: New Directions and Conceptual Frameworks

2016· article· en· W2746124062 sur OpenAlexaff
Yotam Hod, Elizabeth S. Charles, Alisa Acosta, Dani Ben‐Zvi, Mei Hwa Chen, Koun Choi, Michael Dugdale, Yael Kali, Kevin Lenton, Scott McDonald, Tom Moher, Rebecca M. Quintana, Michael M. Rook, James D. Slotta, Phil Tietjen, Patrice L. Weiss, Chris Whittaker, Jianwei Zhang, Katerine Bielaczyc, Manu Kapur

Notice bibliographique

RevueClark Digital Commons (Clark University) · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensVanier CollegeJohn Abbott CollegeUniversity of TorontoDawson College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceConceptual frameworkData scienceKnowledge managementSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This symposium presents our efforts to reconceptualize learning spaces from their traditional notions as bound and immutable to a view in which the physical and social boundaries are flexible and dynamically connected to the learning itself. We present the work from five international research centers that consider space as a multi-dimensional mediational tool that shapes, and is shaped by, the learning communities who use them. In each case, researchers will present their innovative spaces along with the learning community frameworks they use to describe and design them. Each study demonstrates specific insights regarding how to conceptualize and design Future Learning Spaces for Learning Communities.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0120,082
Communication savante0,0270,069
Science ouverte0,0050,016
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,259 · 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'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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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