Seven Trimesters of an Online Introductory Statistics Course
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports the delivery of a completely online version of an introductory statistics course. STAT 101 has been offered at SFU in seven successive trimesters during Sept '97 Dec '99. The course has minimal mathematics prerequisites and yet is a serious introduction to the concepts of statistics. Verbalization, visualization, conceptual understanding and problem solving are emphasized, with some efficiencies gained by relying on computer software for graphs and calculations. In the descriptive part of the course, topics include: bivariate data, time series, categorical data, and data presentation; while in the inferential part: sampling, study design, and inference (including the simplest anova and regression) are covered. The motivation for an online version of the course is to improve on the educational quality of the correspondence version of the course, within a similar cost envelope. To achieve this the use of online two-way communication over the internet has been added to the original features of the correspondence course -the latter used self-study, assignments, and telephone and postal communication, as the only pedagogic tools. Unlike many other initiatives in online instruction, the internet has not been used in this course for the supply of data or information. The use of the internet as a communication tool substituting for face-to-face contact has been exploited. The main obstacles to overcome in the design of an online course are: compatible and adequate software and hardware for communication; lack of two-way communication with others associated with the course; avoidance of viruses; and identification of the person submitting the material. The design described here has overcome these impediments, as we will elaborated below.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle