Notice bibliographique
Résumé
Welcome to the fifth and final issue of 2018.It has been a wonderfully productive and busy year for IRRODL.We have published 88 research articles along with our selection of "notes" from various areas of the field and book reviews.Keep those articles coming (while paying close attention to standards, formatting, and word length!).When I first glance at the listed articles for publication in an issue, wearing my organizational hat, I am looking at their subject matter in order to find some coherence among topics.This choice is usually driven by numbers: for this issue, the numbers surely point to MOOCs.King, Pegrum, and Forsey -all from Australia -consider the state of MOOCs and OER -together constituting a good portion of "visible" open in the Global South.From a literature review, they conclude that the "ongoing tendency for the research literature to pay little heed to the agency of the social actors with the most to gain from these innovations is noted," and they use this reality to call for more research into online learners in the Global South.MOOCs are under study everywhere and in all ways.From Russia, Sablina, Kapliy, Trusevich, and Kostikova examined how MOOC learners perceive success.It is interesting to note that they "discovered that taking MOOCs often coincided with the time when an individual was planning to change career, education, or life tracks."In spite of not receiving formal credit for their studies, learners felt as though they had benefitted from their MOOC experiences.van den Beemt, Buijs, and van der Aalst from the Netherlands and Germany, have also explored learning behaviours and progress in MOOCs.Using the process mining and clustering approach, they identified techniques for successful MOOC completion.Another international team of authors -Khalil, Prinsloo, and Slade -considered the issue of user consent in MOOCS from micro, meso, and macro perspectives based on the examination of four MOOCs from varying contexts.They propose, in conclusion, that there is a need for greater transparency around the implications of users' consent during registration for a course.Cisel's research on MOOCs considers interactions that take place outside of a course, illustrating a mismatch that can exist between course-prescribed and actual tasks.He found that friends and family often share MOOC activities, conceptualizing in-course activity as the tip of the iceberg.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,377 | 0,271 |
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 ».