A System of Indicators for the Quality Assessment of Didactic Materials in Online Education
Notice bibliographique
Résumé
The quality of didactic materials is a source of concern for teachers, users, and educational institutions that offer online education. There is a lack of indicators to help assess the quality of three key types of didactic materials commonly used in online education: didactic units (i.e., materials that contain program contents), didactic guides (i.e., materials that provide information), and additional didactic materials (materials to deepen knowledge). The objective of this article is to present a system of indicators designed to assess the quality of these types of didactic materials and guide their creation process. The system was developed based on a critical analysis of existing models designed to assess the quality of digital didactic materials. The system was validated by 16 international experts in online education, and a trial application of the system assessed five didactic guides and didactic units used by online universities in three different countries. Results of the validation process were triangulated with relevant literature, allowing the authors to make decisions regarding changes to the system in terms of maintaining, reformulating, or removing indicators. The resulting system comprises 43 assessment indicators and serves as a guide for designers, teachers, and users in the creation and selection of didactic materials for use in online education and in the assessment of their quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».