Developing a Nisga'a learning objects repository for use in the schools
Notice bibliographique
Résumé
The use of information technologies to develop, manage, access, and to use learning resources and content from a variety of sources has changed the academic and learning environment. There was a need to focus on the identification of tools and the development of skills to manage these resources, particularly in the kindergarten to grade 12 classrooms. For the students and educators of School District 92 (Nisga' a), there was also a need to provide access to important Nisga'a cultural and heritage learning objects as many preserved videos, pictures, historic documents, cultural teaching materials, and various printed matter were not available for student and teacher use in the schools. This study created an instance of a learning object repository, the Nisga' a Learning Object Repository, and deposited a sample set of 65 objects into the repository in order to evaluate the technology as a school resource. A teacher and student panel survey instrument evaluated the repository as a tool for accessing learning resources. Ten teachers and 15 students returned final surveys. Topics evaluated included uses of learning objects, learning object categories, object attributes, reasons to use the repository, the resource as a multimedia distribution system, and the resource as a digital reading room. The CAREO platform was used to construct the repository, and the ALOHA metadata tool was used to develop metadata for the objects. The Canadian Core Learning Metadata Application Profile was the standard used when writing the metadata. The learning object repository functioned successfully in its ability to store and retrieve different types of objects. The resulting product is truly a technology-based storehouse of Nisga'a culture readily available for use by students and teachers. The technology moves learning and instruction further towards an integrated multimedia environment, and its potential depends on further development and use in the classroom. Additional research, teacher training, and showcase presentations would further lay the foundation for a broadening of classroom use.
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 | 0,013 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».