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Enregistrement W4312687338 · doi:10.55028/edutec.v1i1.13660

DE INOVAÇÃO À INCLUSÃO

2021· article· pt· W4312687338 sur OpenAlexaffabout
Gustavo Moura, Cathryn Smith

Notice bibliographique

RevueRevista Edutec - Educação Tecnologias Digitais e Formação Docente · 2021
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation during COVID-19 pandemic
Établissements canadiensBrandon University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)SociologyPedagogyHumanitiesPhilosophyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores results of a study carried out in a rural context during COVID-19. During the pandemic, emergency remote learning was first adopted in Manitoba, Canada. At the beginning of the following school year, however, schools returned to in-person classes and some students, who had a medical condition that prevented them from going back to schools, needed an alternative. Collaboration from seven distinct school divisions in Western Manitoba made it possible to develop an innovative remote learning program that would serve this population. This action research collected data from parents, students, teachers, curriculum consultants, and principals within this program. Teachers and consultants worked together in the pedagogical and logistical planning so that the inclusion of these families in the remote school would take place in a natural way. Parents of students, who took on a role as co-educators of students from pre-school through eighth grade, were immersed in a remote context and had to adapt to new teaching and assessment systems. Principals maintained contact with the families participating in the program, and helped other professionals with extra administrative functions. Part of the analysis of these data, presented in this paper, led to reflections on the context of innovation in which the program was developed, the inclusion of students in teaching and learning during the pandemic, digital inclusion, and remote communication. Based on the theories of (digital) collaboration, technologies and education, COVID-19 and education, and remote learning, the discussions presented in this paperaddress possibilities, potentials, and challenges of a new meaning of education due to the pandemic.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0090,007
Communication savante0,0150,010
Science ouverte0,0040,011
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,004

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,316 · 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'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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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