Notice bibliographique
Résumé
As former practitioners and advocates for classroom instruction seek to compare the relative advantages and disadvantages of face-to-face and online teaching by reporting on their primarily one-off experiences with developing and delivering online courses within a more traditional university culture, forays by more traditional universities into online education have begun to dominate the distance education and online literature.No less challenging or instructive, however, is the fundamental transformation that seasoned practitioners and administrators of distance education find themselves facing as they endeavor to systematically enhance old models of distance education by taking advantage of the e-learning environment.Some would argue, as in fact I frequently do, that this challenge is of a similar magnitude to the one faced by new entrants into the non-classroom learning environment, for classroom-teaching converts to online learning are often much more in control of their teaching and learning environment than are their counterparts in single or dual mode distance teaching systems.In the first instance, the institution has traditionally invested primarily in classroom teachers who are relatively free to determine how to deliver their courses (whether in a face-to-face or distributed setting) at any given time.In contrast, while teachers in an organization where distance delivery is considered as a mainstream activity find themselves supported by institutional infrastructures and learning/teaching support functions, they are also constrained by these very same features which, in the past, complemented the individual academic's expertise and served to create a comprehensive high quality learning environment for distance learners.Endnotes 1. Developed by IRRODL Editor, Dr.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,265 | 0,155 |
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 ».