Notice bibliographique
Résumé
We are pleased to present another general issue of IRRODL to our research community, distance educators, and general readers throughout the world.This delightful general issue has a variety of themes, including instructional design for distance education, support for distributed adjunct faculty, and mobile learning.The first research article by Simon Paul Atkinson presents a new and, I think, a very practical instructional design model for online education.His article, "Embodied and Embedded Theory in Practice: The Student-Owned Learning-Engagement (SOLE) Model," describes the rationale for, and a good description of, a toolkit that is designed to help instructors and designers create online courses that make the most of both the technical and pedagogical affordances of the Web.Our second research article challenges us to look beyond the hype and sales talk too often associated with online learning and to confront the challenges of high dropout and low prestige and lack of acceptance by mainstream academics.In "Head of Gold, Feet of Clay: The Online Learning Paradox," researchers Thomas Michael Power and Anthony Morven-Gould propose a way out of John Daniel's iron triangle of cost, accessibility, and quality by combining both synchronous and asynchronous models to create "blended" online learning design (BOLD).Many models of distance education achieve their economy of scale and reduce costs by employing part-time adjunct faculty.Thus, they are a critical and arguably the most important component of any distance education system.However providing adequate training and support to these distributed educators has long been a challenge to distance education systems.We are pleased to publish two articles that investigate ways to support adjunct faculty.The first by Julie Shattuck, Bobbi Dubins, and Diana Zilberman is titled "Maryland Online's Inter-Institutional Project to Train Higher Education Adjunct Faculty to Teach Online," and it evaluates a program designed to help adjunct faculty become highly effective online teachers.The lessons learned and the interventions developed and piloted in Maryland and described in this article will be useful in guiding professional development and support units across the world.The second by Vera Dolan
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,266 | 0,210 |
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 ».