Notice bibliographique
Résumé
At the end of the long journal process of submission, review, revision and final publication comes the editorial task of ordering the articles in some sort of logical way so as to increase the issue's accessibility and attractiveness to readers.However, as an editor, I ask myself if it matters that I do this.Given that we all approach learning tasks with our own sets of tools and pre-existing knowledge and assumptions, it must be highly unlikely that any two readers will extract the same meaning from whatever article-order is implemented.Years ago, I learned from a colleague that all lists should be prioritized in order of importance or urgency.Although I took that to heart when making my own lists and although that advice has served me well, the journal's playing field does not afford us that type of prioritizing.In this issue, therefore, I have made a division between articles based on topic area; the predominant division separates distance learning articles from OER articles, the latter being presented first.Within the "distance" pieces, I pondered whether to separate macro to micro, teacher/learner, or geographically.I leave it to you to discern whether I managed any of these!And as always, there are the outliers, articles whose topics are so unique within a collection.In this issue, I would thus classify Cunningham's and Koole's articles.Cunningham has used activity theory to conclude that student beliefs and expectations lead to hidden challenges associated with mixing distance and campus-based students.Koole, writing on identity, has described a preliminary study of the kinds of strategies that students draw upon for interpreting and enacting their identities in online learning environments.Her study results indicate that online learners actively employ a variety of strategies in interpreting and enacting their identities.In the OER camp, Oyo and Kalema give us insight into a new era of universal access to higher education in Africa, achievable through MOOCs, but only if initial requirements are met by respective governments.And from Turkey, Kursun, Cagiltay, and Can's findings show that even though the majority of their study's participants' perceptions of OER benefits and their attitudes toward publishing their course materials were positive, Editorial : 15(6) Conrad
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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 | 0,017 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,015 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,271 | 0,278 |
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 ».