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Enregistrement W3093028333 · doi:10.12681/jret.22021

“Riskology of teaching” as a new interdisciplinary scientific field of risk study in the designing of the teaching process

2020· article· el· W3093028333 sur OpenAlexaff
Vasileios Zagkotas, İoannis Fykaris

Notice bibliographique

RevueΕπιστημονική Επετηρίδα Παιδαγωγικού Τμήματος Νηπιαγωγών Πανεπιστημίου Ιωαννίνων · 2020
Typearticle
Langueel
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Innovations and Challenges
Établissements canadiensEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)Field (mathematics)Presentation (obstetrics)Computer scienceManagement scienceEngineering ethicsMathematics educationEngineeringPsychologyMathematicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The process of teaching design, within which teaching is prepared before its classroom application, includes the account of a number of factors that influence the effectiveness of teaching. The teacher within the access of various scientific fields can draw information on each factor separately. In this way, the analysis of "risk in teaching" is a distinct interdisciplinary process. This paper’s suggestion is the development of a new scientific field related to “risk analysis in teaching”, by introducing the term “Riskology of Teaching”. On this basis, the paper attempts to provide a substantiated presentation of this new scientific field’s specific theoretical basis as well as its applications. The basic aims is both to develop a more effective teaching design procedure and to apply a successful teaching process as well.

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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0070,003
Intégrité de la recherche0,0000,004
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,325 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2020
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Résumé présentoui

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