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Enregistrement W2907156991 · doi:10.22201/cuaed.20074751e.2014.11.65019

Diseñando medios sociales para el aprendizaje

2014· article· es· W2907156991 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueRevista Mexicana de Bachillerato a Distancia · 2014
Typearticle
Languees
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Innovations and Technology
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Se presentan dos modelos conceptuales quehemos desarrollado para comprender las formasen que los medios sociales pueden apoyarel aprendizaje. Uno se relaciona con el aspecto“social”, que describe las distintas maneras enque las personas pueden aprender con otras yunas de otras en una o varias de tres formassociales: grupos, redes y conjuntos. El otromodelo son “medios” y describe cómo se construyenlas tecnologías y los roles que desempeñala gente en la creación y representaciónde éstos, tratándolos en términos de lo blandoy lo duro que pueden ser. Ambos modelos soncomplementarios: ninguno proporciona unaimagen completa pero, de forma conjunta, ayudana explicar cómo y por qué los distintos usosde los medios sociales tienen éxito o fracasan.Por último, se ofrecen algunas sugerencias encuanto a cómo los medios utilizados para apoyardistintas formas sociales pueden ablandarse oendurecerse para una aplicación más efectiva.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,881
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,276 · 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