Notice bibliographique
Résumé
This entry begins by discussing the history of computer-based learning (CBL), followed by a description of learning theories and instructional design models that are being used to design CBL materials. The chapter concludes by proposing a model for designing CBL materials. The model proposed is based on current instructional design models but goes beyond these models by suggesting the use of intelligent agents to capitalize on the power of the computer in CBL. Instructors and tutors working in CBL one-to-one environments claim that it takes more time to design, develop, and deliver instruction when compared to face-to-face delivery. The main reason for extra time is the lack of use of the power of the computer in CBL. The author is suggesting the use of intelligent agents in the design, development, and delivery of instructions in CBL. Intelligent agents can be used to conduct learner analysis after interacting with the learner, assemble the content, and prescribe instructional strategies for individual learners after forming a profile of the learner. Intelligent agents can also be used to manage learners’ interaction and participation in the CBL process, freeing the tutor to do other human-related tasks. Wooldridge and Jennings (1995) defined an intelligent agent as a computer system that is capable of flexible autonomous action in order to meet its design objectives
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,016 |
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 ».