Improving the Future of \nLearning Through Enhanced Collaboration Methods and Platforms
Notice bibliographique
Résumé
In a rapidly changing world, to maintain relevancy in the face of competition, many businesses and sectors are re-examining how they develop the best product offering for their customers. This is especially true of the education system. Social trends and on-line connectivity are changing how people explore and experience the world, learn, interact, and work. \n \nInspired by how these changes are affecting the Informal Science Learning sector and it’s needing to evolve in front of looming disruption, this Major Research Project examines the implications of critical trends and how they can be harnessed to co-create new shared value not only in this sector, but more broadly and globally. \n \nThe research starts with an examination of the importance, nature, complexity and challenges of creating public offerings (informal learning based content) in the typical science centre. Using the Ontario Science Centre as a case study, critical trends that might lead to business model change were examined. \n \nCritical trends included the globally growing network of science centres, the success of involving customers in co-creation and the continuing advancement of remote collaboration technologies and capabilities. \nIn order to unpack the current state and potential of remote collaboration, expert interview research was conducted focusing on collaborative tools and methodologies and best practices. Further literature research also noted the growth of on-line experience platforms, and a convergence of co-creation, learning and work. \n \nMost importantly, the research concludes that technological advancements and successes in remote co-creation suggest an emergent model for the improved future of learning, work, productivity and the potential for the crowd to democratically self-assemble and engage in design and problem solving.
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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 | 0,024 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,019 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,005 |
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 ».