Editorial: Systemic Perspectives on New Alignments During COVID-19: Digital Challenges and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
This overview of the articles presented in this issue considers the digital challenges and opportunities of the systemic perspectives on new alignments resulting from the onset of the COVID-19 pandemic. New challenges and opportunities were addressed by the 13 working groups of EDUsummIT2019 prior to the pandemic. However, the evidence and analyses presented in this issue have built on those originally identified perspectives by reviewing recent (2020/2021) research, development and practice across many educational sectors and contexts. We have shown that the status quo in the majority of education systems across the world has been thrown out of kilter. This has resulted in new alignments needing to be made to take account of the enforced remote learning when schools have been closed and blended learning has become widely practised even at school level. The most prominent of these have been caused by changes in digital equity which consequently imposes new challenges to policy makers, teachers and learners. This special issue stimulates reflection in and on practice as well as help problematizing new research challenges.
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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 | 0,009 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,008 |
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 ».