MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4299785437 · doi:10.1007/978-981-19-0351-9_82-1

Designing Online Learning Communities

2022· book-chapter· en· W4299785437 sur OpenAlexaff
Martha Cleveland‐Innes, J. Hawryluk

Notice bibliographique

RevueHandbook of Open, Distance and Digital Education · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommunity of inquiryConstructivism (international relations)Social constructivismMetacognitionCollaborative learningLearning communityExperiential learningConstructivist teaching methodsLearning sciencesActive learning (machine learning)Mathematics educationCooperative learningPedagogyOnline learningSynchronous learningSocial learningProfessional learning communityPsychologyComputer scienceCognitionTeaching methodMultimediaArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Higher education course design is moving increasingly toward constructivist, collaborative approaches for higher-order learning. A community-based approach to learning fits both this type of pedagogy and preferred learning outcomes related to critical thinking and metacognition. This is particularly necessary when moving such learning online, and the need for a community is even more important for engagement and motivation than in-person learning, where community and connection is often created organically. Online learning communities can be effectively created using the community of inquiry theoretical framework, as it intentionally makes space for learners to express their teaching, social, and cognitive presences. To support the design of effective online learning experiences, how each presence fits into the constructivist and inquiry-based approaches is explained in this chapter. As well, applications are suggested. Finally, assessment approaches are provided that are in line with the tenets of constructivism, inquiry-based learning, and hence the community of inquiry.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,298 · 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
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHandbook of Open, Distance and Digital EducationMême sujetOnline and Blended LearningTravaux en français237 207