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Enregistrement W2897166804 · doi:10.4018/978-1-59140-561-0.ch115

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2005· book-chapter· en· W2897166804 sur OpenAlexaff
Larbi Esmahi

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2005
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonalizationParadigm shiftProcess (computing)Flexibility (engineering)Lifelong learningDomain (mathematical analysis)Computer scienceExperiential learningKnowledge managementActive learning (machine learning)Synchronous learningControl (management)PerceptionMathematics educationPsychologyCooperative learningTeaching methodPedagogyWorld Wide WebArtificial intelligenceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computers have a great potential as support tools for learning; they promise the possibility of affordable, individualized learning environments. In early teaching systems, the goal was to build a clever teacher able to communicate knowledge to the individual learner. Recent and emerging work focuses on the learner exploring, designing, constructing, making sense of, and using adaptive systems as tools. Hence, the new tendency is to give the learner greater responsibility and control over all aspects of the learning process. This need for flexibility, personalization, and control results from a shift in the perception of the learning process. In fact, new trends emerging in the education domain are significantly influencing e-learning (Kay, 2001) in the following ways: • The shift from studying in order to graduate, to studying in order to learn; most e-learners are working and have well-defined personal goals for enhancing their careers. • The shift from student to learner; this shift has resulted in a change in strategy and control so that the learning process is becoming more cooperative than competitive. • The shift from expertise in a domain to teaching beliefs; the classical teaching systems refer to domain and teaching expertise when dealing with the knowledge transfer process, but the new trend is based on the concept of belief. One teacher may have different beliefs from another, and the different actors in the system (students, peers, teachers), may have different beliefs about the domain and teaching methods. • The shift from a four-year program to graduate to lifelong learning; most e-learners have a long-term learning plan related to their career needs. • The shift to conceiving university departments as communities of scholars, but not necessarily in a single location. • The shift to mobile learning; most e-learners are working and have little spare time. Therefore, any computer-based learning must fit into their busy schedules (at work, at home, when traveling), since they require a personal and portable system.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1380,106

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,308 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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