MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3148995720 · doi:10.29173/iasl7857

Promise of MOOCS

2021· article· en· W3148995720 sur OpenAlexaffvenue
Jennifer Branch-Mueller, Joanne De Groot, Michael Stephens, Kyle M. L. Jones, Kandise Salerno, Katherine Orobio

Notice bibliographique

RevueIASL Annual Conference Proceedings · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)Social mediaSociologyKey (lock)PedagogyComputer scienceWorld Wide WebPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research paper presents the findings from a final survey of those who registered in The Hyperlinked Library MOOC (Massive Open Online Course) offered by the School of Library and Information Science at San Jose State University in the fall of 2013. The survey questions analyzed deal specifically with the development of a sense of community within the MOOC. Key findings include: purpose (shared interests and shared experience), people (connecting with others – participants and instructors and those outside the MOOC), participation (reading, writing, sharing, joining, responding, etc.), pedagogy (decisions about teaching and learning in the MOOC are so critical) and platforms (spaces for collaborative learning inside (BuddyPress) and outside (social media). School library organizations should look to the power of MOOCs to connect teacher-librarians with each other and provide professionaldevelopment.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0090,013
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,006

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIASL Annual Conference ProceedingsMême sujetOnline and Blended LearningTravaux en français237 207