Notice bibliographique
Résumé
This case study looks at implications of transitioning live to recorded lectures, a subject that has acquired an acute importance given COVID19 and the unexpected need to move lectures online. Over a period of six years, from 2015 to 2020, a questionnaire was handed out at the end of a ‘unit’ on environmental geoscience; a ‘unit’ at Australian universities represents a ‘course’ in the European and American tertiary system. This is a 2nd semester, 3rd year core unit of an Applied Geology course meaning that (most of) the polled students were about to acquire a bachelor of science finishing their undergraduate studies. The students were asked multiple questions related to iLectures and their attitude towards this asynchronous content delivery approach as integral part of a flipped classroom. Provided that such a STEM unit with 40-120 students can be deemed representative of the wider student community, the findings indicate that students in general have come to terms with online lectures, way before COVID19 gave them no other choice. Acceptance rates for iLectures were over 50 % across all years, except for 2020, a clear indication that COVID19 marred the online experience, probably due to oversaturation and isolation. The majority of the students saw benefits in this asynchronous lecturing approach, irrespective of whether the rationale behind it had been explained in detail. Despite seeing benefits of the flipped classroom and recorded lectures, one out of three students preferred live lectures. This number has increased after COVID19 to 40 %, yet another sign of the negative impact of the pandemic on online lecturing. This inference is unrelated to the quality of the recordings which was deemed high. Other than the conspicuous pandemic effect, the data show enough scatter to rule out any sustained trend of student attitudes across the years. This demonstrates the heterogeneous demographics of the students taking this unit. Finally, the importance of meaningful extended lecture notes to complement the recordings is highlighted.
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 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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».