Book Review: Digital Teaching, Learning and Assessment: The Way Forward, edited by Upasana Gitanjali Singh, Chenicheri Sid Nair, and Susana Gonçalves (Chandos Publishing, 2023)
Notice bibliographique
Résumé
The pandemic has enabled digital learning to take a prominent place in the educational ecosystem.Educational institutions across the globe have adopted a digital environment for carrying out teaching and learning during COVID-19.The level of such academic experience has varied from institution to institution.Teachers and researchers have been documenting their experiences and insights to learn and decide the shape of the future educational ecosystem vis-à-vis the role of information and communications technology.This book is an effort that not only revisits the challenges and difficulties faced by the higher education system but also leaves us with the thought of building a future-ready ecosystem capable of both meeting the educational requirements of the 21 st century and overcoming any physical barriers between the teacher and the taught.Through 14 chapters, the book presents a glimpse into the educational experiences acquired during the COVID-19 pandemic and focuses on the digital teaching and learning ecosystems that evolved in ten countries: Australia, Denmark, India, Italy, New Zealand, Oman, South Africa, Sweden, United States of America, and Zimbabwe.The individual chapters reflect on their experiences and explore possibilities for the higher education system to meet future challenges and requirements hitherto unknown.Chapter 1, "Supporting virtual student research opportunities: The Holistic Foundry Undergraduate Engaged Learners program experience," reflects on the development and implementation of the Holistic Foundry Undergraduate Engaged Learners (FUEL) program-a fully virtual research and monitoring program for undergraduate students in the United States.The program follows a two-pronged approach: virtual and hybrid.The authors present evidence of the effectiveness of FUEL and put forth best practices from the program.The experiment is replicable in a normal situation.Chapter 2, "Digital education for a resilient new normal using artificial intelligence-Applications, challenges, and way forward," focuses on different technologies used in the digital education ecosystem.These technologies are the Internet of Things, artificial intelligence, machine learning, deep learning, and virtual reality.A paradigm shift has taken place which has completely changed the form of higher education.These technologies influence various aspects of teaching and learning, monitoring, feedback, and assessment in ways different than ever before.The chapter presents a case for equitable use of these technologies coupled with strengths, weaknesses, challenges, and opportunities.The authors refer to some of the Government of India's digital initiatives such as eVidya, DIKSHA, SWAYAM, ePathshala, etc.
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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,025 |
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 ».