Notice bibliographique
Résumé
This timely and eye-opening book from Ke Zhang, Curt Bonk, Tom Reeves, and Tom Reynolds, MOOCs and Open Education in the Global South (Zhang, Bonk, Reeves, & Reynolds, 2020), provides 28 chapters that describe the challenges, successes, and opportunities of MOOCs and open education from the perspective of 68 authors from 47 countries in the Global South (http://moocsbook.com). Before those chapters, a detailed preface from the four editors lays out the journey that the world community took to get to this point in the metaphor of a wanderer who makes his or her path by pushing ahead and exploring the road in front. In addition, an insightful foreword is provided by Mimi Miyoung Lee from the University of Houston who had previously co-edited an award-winning book with Bonk, Reeves, and Reynolds; namely, MOOCs and Open Education Around the World (Bonk, Lee, Reeves, & Reynolds, 2015). Thus, consider the current book Part 2 of what is likely to become a many act play in the world of MOOCs and open education. With the foreword and preface, there are 30 pieces in total (Note: the front matter is available for free from: http://moocsbook.com/MOOCs_Open-Ed_Global-South-frontmatter_2020_Zhang_Bonk_Reeves_Reynolds.pdf).
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».