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Enregistrement W4244480893 · doi:10.36510/learnland.v6i2.599

Editorial

2013· editorial· es· W4244480893 sur OpenAlexfundvenueno aff
Lynn Butler-Kisber

Notice bibliographique

RevueLEARNing Landscapes · 2013
Typeeditorial
Languees
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiteracy, Media, and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSt. George's, University of LondonMcGill UniversityDivision of Undergraduate EducationHarvard University
Mots-clésMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are three themes that permeate the education literature at the moment .One is the need for 21st century skills to equip youth with the necessary tools to succeed in the new millennium, which of course is well underway after 13 years.As currently articulated, this means knowing how to access content knowledge efficiently and effectively and to acquire inquiry/problemsolving skills that are meaningful, adaptable, and integrative.The second is the impor tance of developing creative, collaborative, communicative, and innovative learners who are culturally sensitive, globally aware, and who behave in ethically respon sible ways.The third is the need for developing digital literacy to keep pace with the exponentially burgeoning digital world that offers vast promise, but at the same time demands a critical stance to ensure that the power of these tools is used responsibly in what Gardner (2012) terms "good work."Technology is playing a critical role in how curricula are being developed and implemented.This is reflected in a huge movement in many countries to create STEM (science, technology, engineering, and mathematics) curricula to prepare students for lifelong learning and the demands of the future.Others have proposed that this acronym should be expanded to that of STEAM (science, technology, engineering , arts-language, visual and performing-and mathematics) if educators truly wish to embrace creativity and innovation in all its forms (Catchan, 2013).In addition, pedagogies are being re-thought as learning how to learn becomes paramount in inquiry learning and problem solving.An example is the trend towards the "flipped classroom" where "fact learning" is relegated to independent work on the part of the learners and frequently accessed electronically, the lecture-style of transmission learning is eliminated, and classrooms become hives of activity, exploration, application, discussion, reflection, and collaboration.There is no doubt that technology has helped to facilitate this, and to widen the possibilities for teaching learning and connection.At the same time it has created new problems around issues of accessibility, safety, and accountability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0090,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0800,069

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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