Notice bibliographique
Résumé
St@tNet, the French interactive internet course on introductory statistics (http://www.agro- montpellier.fr/cnam-lr/statnet/) is a complete, interactive, web-based, course on introductory statistics with six modules: data description, probability, random variables, sampling and estimation, tests, and elements of linear regression. St@tNet has been realised by a consortium of several French-speaking universities, with the support of the French Ministry of Education and of the Agence Universitaire de la Francophonie[SEPARATOR] its content is freely accessible. The course corresponds to a classical credit of 50 hours of teaching. St@tNet is composed of three main parts: · A course where each chapter is itself divided into four parts a presentation, a development, a summary, interactive exercises, a glossary, ... · Downloadable files : course notes, exercises, datasets · A set of tools including links, statistical tables, a glossary. Each chapter is accompanied by a short video introduction (about 2 minutes) presented by the teacher who was in charge of this part. At the CNAM, the course is offered since 1999 as an on-line distance teaching for continuous education. Registered students receive a CD (to avoid permanent Internet connection) with the full contents and an Internet password to have access to specific services : tutorship with a discussion forum in a virtual class-room, e-mail with a teacher for 25 students, access to previous exams subjects, etc. St@tNet is an independent platform and may be integrated in any learning system. Any French speaking university could thus include St@tNet as a distance teaching offer. In this communication, we will present the results of our experience in using St@tNet for distance teaching and self-learning. They have induced deep modifications in the production of new material for the course. Thanks to a joint cooperation with the first author, we are enlarging the scope of St@tNet with new chapters devoted to statistical modelling, including a complete course on multivariate linear regression theory, and also some chapters related to generalized modelling. Since these new chapters are intended for more mature students, already familiar with elementary probability and statistics, the need for a somewhat entertaining and amusing HTML interface is vanishing, and the new course documents will be produced in the Latex-PDF environment that provides all the necessary internal and hyperlink possibilities. And the pedagogy is even more active, and very much project oriented. Animations, (some will be shown in the presentation) now produced with Flash-MX, will enhance much of the teaching material.
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 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 | 0,017 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,016 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,097 | 0,064 |
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 ».