adopting institutions, including MIT, John Hopkins, and Open Universiteit Nederland.
Notice bibliographique
Résumé
IRRODL continues to grow and succeed, and we wish to thank those whose time, energy, and expertise have contributed to this success through reviewing one or more articles in the past year. As usual, this issue of IRRODL features articles from around the world, bringing you cur-rent results of research in theory and practice related to a growing number of models, de-signs, and research methods that are evolving as formal education embraces openness. It is exciting times for educational researchers, but more importantly this issue contains ideas that can be used to enrich open learning and teaching everywhere. In the following section, I provide a very brief overview of the articles you will find in this issue. Online constructivist pedagogies are often focused on learning achieved through group projects done collaboratively. The results can be encouraging, but the challenges and levels of adoption and participation vary greatly. A Canadian study, “An Investigation of Collabo-ration Processes in an Online Course: How do Small Groups Develop over Time?, ” applies group development models to formal education groups online and suggests a theoretical model to help explain, understand, and guide teacher and student behavior when engaged in collaborative activities. We are all trying to figure out business models for open content development and deliv-ery, especially given the recent flurry of interest in MOOC models of free programming. In an international article the authors assess the “Impact of OpenCourseWare Publication on Higher Education Participation and Student Recruitment, ” as demonstrated by early
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,306 | 0,192 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».