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Enregistrement W4323309625 · doi:10.55667/ijede.2022.v37.i2.1273

Virtual Communities of Practice for Faculty and Staff in Higher Education

2023· article· en· W4323309625 sur OpenAlexaffvenueabout
James Beres, Diane P. Janes

Notice bibliographique

RevueInternational journal of e-learning & distance education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Practises and Engagement
Établissements canadiensThompson Rivers UniversitySAIT Polytechnic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationPandemicVirtual learning environmentCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Higher educationOnline learningCommunity of practiceDigital learningPsychologyKnowledge managementPublic relationsPedagogyPolitical scienceComputer scienceMultimediaMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In March 2020 a Canadian polytechnic moved to pandemic induced online learning and a virtual community of practice (vCOPs) called the Digital Learning Exchange (DigEx) was created to support faculty and staff in this transition. This systematic literature review, a preliminary step in the research of the efficacy of the Digital Learning Exchange, examines the recently published literature that researched vCOPs in higher education over the last five years. Several aspects of the vCOPs studied are identified and compared including: the defining characteristics of the communities, the digital tools used and the rationale for their selection, the positive impacts of the use of digital tools, the barriers created by the application of the technology, and the benefits experienced because of faculty and staff participation in the vCOPs.

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 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 enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil0,268

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,355 · 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.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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