COIL@UARCTIC: INCLUSIVE APPROACHES TO EDUCATIONAL NETWORK DEVELOPMENT
Notice bibliographique
Résumé
COIL@UArctic is a new University of the Arctic thematic network designed to promote and facilitate collaborative online international learning and biodiversity education. COIL (Collaborative Online International Learning) is a sustained educational approach where groups or individual students from one institution collaborate with groups or individual students from another institution, in a different country and/or culture, on sustained and assessed projects or assignments, developed collaboratively by tutors from each partner institution. The learning takes place online using freely available and commonly used communication technology. This type of cost-effective, experiential learning promotes intercultural competence, as well as the attitudes and reflective behavioural skills vital for a globalised economy. Students who undertake COIL projects use real-world scenarios to learn how to research global issues, set objectives, coordinate time zones and schedules, complete tasks, and navigate communication, language, and organisational challenges within and between international teams. The COIL@UArctic network is designed to promote unique educational opportunities and higher academic collaboration, enabling more people to harness and contribute to the growing body of knowledge, expertise, networks, and pedagogical advantages COIL offers students and faculty in the post-pandemic, technologically blended educational context. The network's focus on biodiversity education has the potential to provide knowledge for better lives and environments for all UArctic and non-UArctic members. Since October 2023, alongside faculty partners from Eastern Finland, Maine USA, Iceland, Canada, and Scotland; an Indigenous consultant from Alaska has been involved in the design of the thematic network to promote inclusivity in the development process and final deliverables which include an extensive set of web-based resources and training. Students from partner countries were also consulted about their views on COIL pedagogy and the COIL@UArctic network through an online focus group helping to inform the network development. This paper will share the key outcomes and reflections from the experience of seeking to adopt an inclusive approach to the development of a new international educational network.
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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 | 0,013 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,007 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,006 |
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 ».