Education as a service (EaaS): Unlocking new possibilities
Notice bibliographique
Résumé
The integration of technology in education has revolutionised the sector, fundamentally transforming how knowledge is accessed, delivered and consumed. A key change is the democratisation of education, as technology dismantles barriers to learning by providing unprecedented access to information. Personalised learning experiences have been facilitated through adaptive algorithms that tailor content to individual student needs, enhancing engagement and promoting deeper understanding. This technological integration has also spurred the emergence of new players, such as EdTech start-ups and companies, which develop innovative solutions to enhance teaching and learning. These developments have shifted the provision of education from traditional institutions to include non-traditional players, giving rise to the concept of Education as a Service (EaaS). This paper explores the potential of EaaS to further contribute to higher education through a comprehensive literature review. A systematic review of literature analyses and synthesises over a hundred research studies, scholarly articles, books and other relevant sources from the years 2019–2023. The primary objectives are to understand how EaaS aligns with current trends in student and institutional needs and to anticipate its future evolution. The paper concludes that the outlook for EaaS is multifaceted, encompassing aspects of service quality, sustainability, societal impact and resilience, particularly in response to challenges such as the COVID-19 pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».