Notice bibliographique
Résumé
This timely topic will most definitely be of interest to our readers as educators, researchers, and practitioners in open and distributed learning, though an exploration of opportunities and challenges surrounding AI, from multiple perspectives, and from a variety of spaces including distance education, hybrid learning, and blended learning.We encourage you to share with your networks and consider submitting an article yourself!The CFP will close on January 31 st , 2024."Educational Technology Undergraduates' Performance in a Distance Learning Course Using Three Courseware Formats" provides results from a quasi-experimental design from Nigeria.The researchers, Falode and Mohammed, found that printed, video, and Moodle-based courseware formats were each needed to support student retention, achievement, and satisfaction.Cisel researched "On the Ethical Issues Posed by the Exploitation of Users' Data in MOOC Platforms: Capturing Learners' Perspectives."This article examines the ethical implications and potential risks of learning analytics and MOOC participants' viewpoints regarding use of learner data.Use of OER for English language learners in Iran was the focus of Dashtestani and Suhrawardi's study, "Discrepancies and Similarities Between Online and Face-to-Face Teachers' Use of Open Educational Resources (OER) for Teaching Purposes."Auger, Baker, Connors, and Martin examined Indigenous students' experiences in "Understanding Indigenous Learners' Experiences During the First and Second Wave of the COVID-19 Pandemic."This study provides insights about the importance of listening as part of Indigenous online learning experiences."Measuring the Impact of an Open Educational Resource and Library e-Resource Adoption Program Using the COUP Framework" is a study from California.Squibb, Salmon, and Yan applied the cost, outcomes, usage, and perceptions to evaluate a zero-cost course materials program that further confirms OER beneficial cost-savings contributing to student success.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,047 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».