Notice bibliographique
Résumé
In the past 10 years, a considerable amount of money and effort has been directed toward distance education, with growth estimated as high as 30%-40% annually (Harper, Chen, & Yen, 2004; Hurst, 2001; Newman, 2003). The popularity of distance learning appears to be founded on personal control over instruction (Burgess & Russell, 2003, Pierrakeas, 2003), the variety of multimedia formats available to students (Hayes & Jamrozik, 2001), and customized support (Harper et al., 2004). However, the success of distance education is anything but a foregone conclusion. Multiple obstacles have impeded acceptance including reluctance to use technology (Harper et al., 2004), time required to develop course resources (Harper et al., 2004; Hayes & Jamrozik, 2001) and to support students (Levine & Sun, 2002), lack of technology skills (Berge & Smith, 2000), and cost (Burgess & Russell, 2003; Levine & Sun, 2002). In addition the promise of interactivity and constructive learning in distance learning has not been realized. Most distance learning offerings resemble traditional classroom courses (Coates & Humpeys, 2003; Levine & Sun, 2002, Navaro, 2000). When interaction does take place, it is usually in the form of online discussion, however, a number of studies have reported that true social interaction leading to cognitive development is rare (e.g., Berge and Muilenburg, 2000; Bisenbach-Lucas, 2003; Garrison, Anderson, and Archer, 2001; Hara, Bonk and Angeli, 1998; Meyer, 2003; Wickstrom, 2003).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».