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Enregistrement W4293732312 · doi:10.1109/iset55194.2022.00008

Keynotes

2022· article· en· W4293732312 sur OpenAlexaff
Grace Ngai, Sorel Reisman, Stephanie Moore, Zhao Jian-Hua

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueService-Learning and Community Engagement
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of VirginiaU.S. Department of State
Mots-clésPopularitySalientService-learningBlended learningPlan (archaeology)Social mediaGlobal citizenshipComputer sciencePublic relationsSociologyPedagogyPolitical scienceEducational technologyWorld Wide WebGeographyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global Citizenship and Social Responsibility are attributes that we wish all our students to have. Servicelearning has been shown to be effective at nurturing these attitudes in students, and as such, it has been gaining in popularity in higher education, in Hong Kong and worldwide. However, COVID-19 brought many service projects to a screeching halt. Forced to adapt, many teachers adapted techniques from their online teaching for service-learning. From these stopgap approaches grew innovations that consider blended learning and online communications not just as a Plan B, but as a critical part of the learning experience which could not be achieved otherwise. This keynote describes some of these innovations, and suggests some salient issues that have to be addressed for student learning to be successful.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,676
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3240,140

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,281 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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