CMALT and cMOOC - a community of educators and their learning technologies
Notice bibliographique
Résumé
CMALT is a peer-reviewed accreditation based upon the UKPSF (UK Professional Standards Framework) to enable staff (whether academic or administrative) who embed learning technologies in either their teaching or support roles, to showcase their experiences and gain recognition. This programme has been developed by ALT and is co-delivered online, by ASCILITE. Building upon the experiences of supporting a geographically distributed project involving six institutions nationally across New Zealand during 2014-2015, we (AUT) have developed a support structure for building communities around CMALT accreditation using a cMOOC model. The cMOOC framework enables us to bridge and broker authentic participation within an international community of academics and learning technologists interested in exploring CMALT accreditation, and we have had participation from the UK, Japan, Canada, Australia, and NZ. The CMALT cMOOC was developed in 2017 by the Centre for Learning and Teaching, at Auckland University of Technology, and endorsed by ALT and ASCILITE in 2019. This presentation will highlight the ecology of resources that are used to support the community and hear from current participants of the programme
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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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,004 |
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 ».