OLabERATE: OLab Education Research Analytics Toolset Expansion - project charter
Notice bibliographique
Résumé
OLab (https://olab.ca) is an educational research platform that supports branching scenarios and activity metrics. Case designs can be varied, with embedded videos and natural-language support, to explore problem-solving and communication skills, rather than memorization. A recent analysis of OLab metrics showed a rich combination of learner interactivity. However, complex decision pathways are difficult to analyze and improve, both with the existing platform and with traditional approaches that have tried to assess them in clinical practice and examinations. OLab’s central design architecture is based on directed acyclical graphs (DAGs). DAG-based analytic tools are available in a number of disciplines including social sciences (structural equation modeling), engineering (hyperparameter optimization) and computer science (genetic algorithms) but they tend to assume a best-practice or optimum path. We need a more flexible toolset that allows assessment of ‘good enough’ choice pathways in a multi-step complex decision process. Previous assessment practices have treated professional decisions as single point events. This project will improve accessibility for case authors, with shareable, reusable components; redirectable narratives; and communication skills assessment in a team-based learning context. Integration of OLab with DAG-based analytic tools will extend the analytic capabilities of researchers who wish to explore and optimize complex decision pathways, and how well clinical professionals navigate these
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,041 |
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 ».