MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4248999678 · doi:10.4018/978-1-60566-652-5.ch078

The World Wide Web and Cross-Cultural Teaching in Online Education

2009· book-chapter· en· W4248999678 sur OpenAlexaff
Tatjana Takševa Chorney

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensSt. Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstructiveComputer scienceCultural diversityCross-cultural communicationDiversity (politics)Computer-mediated communicationFace (sociological concept)MultimediaWorld Wide WebKnowledge managementThe InternetPsychologySociologyProcess (computing)Communication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computer-mediated communication (CMC) and the properties of the online environment in general are inherently suited to help educators reconceptualize their role and engage in constructive cross-cultural communication. This is due to the new technologies’ potential to enable collaborative teaching in an environment of diverse users and to support multiple learning styles. At the same time, the presence of collaborative technology itself does not guarantee that successful cross-cultural communication and learning will take place. The disembodied nature of online communication can sometimes add to the inherent challenges that accompany face-to-face cross-cultural communication. Instructors who teach in cross-cultural contexts online will need to engage with the new technologies in a more purposeful way and apply that engagement to program design and teaching practice. They will need to devote some time to designing for interaction and collaboration in order to overcome common challenges in cross-cultural communication. A more systematic study of the open-ended and interaction- enabling properties of the World Wide Web would help those who design for diversity in online educational environment. The open-ended and interactive nature of the World Wide Web, as the main platform for online crosscultural teaching, can serve as a conceptual model to help teachers overcome common challenges in cross-cultural communication.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIGI Global eBooksMême sujetOnline and Blended LearningTravaux en français237 207