Notice bibliographique
Résumé
Consider the hidden complexity of an experience that travelers frequently encounter: recently, while in Portugal, I walked past a car dealership and noticed a counter with the word recepção.Given the context, I concluded that it referred to reception desk (the similar pattern to the English word assisted in forming my opinion).However, when encountering the same word in spoken form, I was unable to recognize it-context and pattern similarity were lacking.This situation offers a vague glimpse into the foundational disconnect in education and research today: through curriculum design and adherence to particular research models, we essentially foster an outcome based on hidden assumptions.Learning, in contrast, is rich, multi-faceted, with each modality and medium resulting in different levels of understanding.Context, learner knowledge, medium of learning, and skills of the educator all contribute to formation of a learner's understanding.The common language of learning design and teaching reveal a bias held by many educators of learning as an act that can be controlled and managed toward an intended outcome.Recent criticism of minimally-guided instruction (Kirschner et al., 2006) and support of lecture formats (Burgan, 2006) set a tone of conflicting viewpoints to current ruling ideologies of "learner-centered" education.Unfortunately, these concepts are cast as opposed, when they ought to instead represent a gradient approach for use in quality teaching, learning, and research.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,192 | 0,038 |
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 ».