MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4248209143 · doi:10.4018/9781599043371.ch001.ch000

Analyzing and Designing Technology-Based Instruction

2011· book-chapter· en· W4248209143 sur OpenAlexaff
Stephan Petrina

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCraftComputer scienceMathematics educationPedagogyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A great irony in this age of information technologies is that communication skills for many people have atrophied. Students take low levels of communication and high levels of information overload for granted. This state of affairs has dire consequences for education, where clear, cogent communication is a prerequisite to learning. While it is tempting to “get with the times” by reducing communication to brief, sloppy exchanges, our challenge as teachers is to contradict these trends by modeling formal communication and information skills. This chapter begins with a description of an effective teacher to remind us that teaching involves a wide range of dispositions, knowledge, and skills. The remainder of the chapter focuses on demonstrations, lesson planning, and instructional objectives. Lesson plans and objectives are fundamental tools for demonstrating the applications, explanations, and implications of technologies to your students. Demonstrations are the single most effective method for technology teachers. Organization and communication are the keys to effective demonstrations. The intent of this chapter is to provide you with the instructional tools that ground the practice of teaching technology studies. Communication, demonstrations, and lesson planning. These are the tools that will help you to immerse yourself in the craft of teaching. Recalling the model of reflective practice explained in the preface, this book takes the form of cycles that begin with you as a teacher. Over the first four chapters, you will be challenged to identify with certain instructional practices and techniques, and to choose among those with which you most identify. This chapter provides the tools for scaffolding a wide range of curriculum and instructional dispositions, knowledge, and skills. The operative word in this chapter is practice. Practice, practice, practice!Request access from your librarian to read this chapter's full text.

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)0,014
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,253 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIGI Global eBooks→Même sujetOnline and Blended Learning→Travaux en français237 207→