Bugs 101: Insect–Human Interactions; Developing and Implementing a General Entomology MOOC (Massive Open Online Course)
Notice bibliographique
Résumé
As advances in technology continue to permeate the educational world, entomologists look for new ways to reach students and make our field more accessible to the public. One way to do so is through Massive Open Online Courses (MOOCs): courses from well-recognized universities that are available online, free of charge, to people all around the world. Since the creation of the first MOOC in Canada in 2008 (Baturay 2015), many leading universities have created courses launched on a variety of different online platforms. North American platforms include not-for-profits like Udacity, edX and Udemy, and for-profit platforms such as Coursera (Baturay 2015). European MOOC platforms include FutureLearn in the United Kingdom, iversity from Germany (Baturay 2015), and FUN-MOOC from France. At the University of Alberta, we launched our first MOOC, Dino 101: Dinosaur Paleobiology, in 2013 (McGreal et al. 2015), and we now offer seven full courses (10–12 lessons), each equivalent to a one-semester university-level course. We also offer two multi-course MOOC programs and five mini-MOOC courses containing four to five lessons each (www.ualberta.ca/admissions-programs/online-courses). The University of Alberta MOOCs are offered through the Coursera platform (coursera.org), giving our courses a reach of more than 120 countries around the world. Bugs 101: Insect-Human Interactions launched 28 June 2019 as the most recent full course in the University of Alberta’s ever-growing MOOC collection.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».