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Enregistrement W4312208341 · doi:10.55667/ijede.2022.v37.i2.1233

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2022· article· en· W4312208341 sur OpenAlexaffvenue
Kate Roberts Bucca, Dominic Bucca

Notice bibliographique

RevueInternational journal of e-learning & distance education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Leadership and Innovation
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)Process managementComputer scienceBusinessProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What are the benefits or drawbacks of a low-residency educational delivery model? How does the process of designing one's own study impact the work completed in a distance education program with this form of delivery? As researchers who found success in a low-residency undergraduate program, we engaged in a duoethnographic study to mine our experiences and better understand the advantages and disadvantages of this educational model. We engaged in four recorded conversations over the course of three weeks, with sessions ranging from 35 to 60 minutes each. Between sessions, we journaled in a shared online document, discussing our emerging understandings of the topic, responding to each other's perspectives, and pushing one another to articulate and revisit our stances. Through these oral and written dialogues, we identified six themes featured in the low-residency educational model: reduced stigma for non-traditional students, diversity of community, flexibility, self-designed study, staying connected, and clarity of boundaries. Keywords: low-residency, distance education, duoethnography, self-designed learning, non-traditional students

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,342 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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