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Enregistrement W4401638248 · doi:10.54337/nlc.v12.8705

GELO and GreX: A framework and dashboard to investigate technology competency and culture

2024· article· en· W4401638248 sur OpenAlexaff
Roland van Oostveen, Wendy Barber, Elizabeth Childs

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Networked Learning · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital literacy in education
Établissements canadiensRoyal Roads UniversityOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariety (cybernetics)Competence (human resources)DashboardKnowledge managementInformation and Communications TechnologyInformal learningDigital learningComputer scienceData sciencePsychologyWorld Wide WebPedagogyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Participation in 4th Industrial Revolution society is increasingly dependent upon competencies related to the use of digital technologies for a wide variety of purposes. A person’s competence in the use of digital technologies has implications for a wide variety of contexts and situations, including learning in physical as well as virtual spaces, career choices and employability, digital citizenship, cultural orientations and values, and even democracy (Erstad, 2010). This workshop will provide an overview of the Global Educational Learning Observatory (GELO) project and invite participants to experience a variety of self-assessment tools accessed through the customizable dashboard, the Global Readiness Explorer (GREx). The GELO project attempts to provide a framework for an international network of institutions utilizing data-driven evidence to inform evolving best practices for online and mobile learning. To achieve this, the project (i) assembles a nucleus of formal educational institutions, (ii) constructs the necessary tools to extend research on formal learning models, and (iii) reaches into the workplace as well as other more public spaces to integrate with informal learning settings. The primary source of data derives from a customizable dashboard, the Global Readiness Explorer (GREx), and the tools that can be implemented within it. These tools are designed to give individuals, organizations, and institutions the means to construct complex profiles that can be used to identify gaps in competency attainment and development. Through small group activities, participants will examine and discuss the various tool suites in the GREx including the digital learning competency profiler (DCP); the fully online learning community survey instrument (FOLCS); the Personal Cultural Orientation Scale (PCOS) and others. In this workshop, participants will choose a self-assessment instrument to participate in and then discuss their experience with a focus on improving the GREx tool suite for global use. In addition, participants will examine the GREx for use with their students as a component of determining readiness for moving into fully online learning environments. The workshop will conclude with an explanation of the global educational learning observatory (GELO), and participants will be invited to join this global research network.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0110,009
Études des sciences et des technologies0,0030,010
Communication savante0,0130,022
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
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