MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3112780813 · doi:10.21608/jfeb.2020.127622

تقويم التعلم الخدمي بجامعة ولاية ميتشيجان وجامعة البرتا وامکانية الافادة منه في جامعة الزقازيق (دراســـــة مقارنـــــة)

2020· article· ar· W3112780813 sur OpenAlexaboutno aff
اسراء عبد اللطيف محمد متولى

Notice bibliographique

Revueمجلة كلية التربية جامعة بنها · 2020
Typearticle
Languear
DomaineSocial Sciences
ThématiqueService-Learning and Community Engagement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUniversity hospitalPresentation (obstetrics)Service (business)Service science, management and engineeringEngineering managementMedical educationEngineeringMedicineService designBusinessService delivery frameworkFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

تهدف الدراسة بصورة أساسية إلى وضع اجراءات مقترحة للإستفادة منها بجامعة الزقازيق من خلال خبرة جامعة ولاية ميتشيجان وجامعة البرتا فى مجال تقويم التعلم الخدمى. وفى سبيل تحقيق هذا الهدف سارت الدراسة فى مجموعة من الخطوات، بدأت بالإطار العام للدراسة، ثم الأسس النظرية لتقويم التعلم الخدمى، تلا ذلک عرض خبرة جامعة ولاية ميتشيجان وجامعة البرتا، ثم تحليل واقع تقويم التعلم الخدمى بجامعة الزقازيق، وتضمنت الخطوة الأخيرة الاجراءات المقترحة التى يمکن من خلالها تقويم التعلم الخدمى فى جامعة الزقازيق فى ضوء خبرة جامعة ولاية ميتشيجان وجامعة البرتا فى هذا المجال. The main objective of this study is to develop suggested procedures for the benefit of Zagazig University through the experience of Michigan State University and Alberta University in the field of service learning evaluation, In order to achieve this goal, the study proceeded in a series of steps, starting with the general framework of the study, then the theoretical foundations of evaluating service learning, followed by a presentation of the experience of Michigan State University and the University of Alberta, then analyzing the reality of evaluation of service learning at Zagazig University. Through the evaluation of service learning in Zagazig University in the light of the experience of the University of Michigan and the University of Alberta in this fild.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1750,149

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,168 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueمجلة كلية التربية جامعة بنهاMême sujetService-Learning and Community EngagementTravaux en français237 207