e-Learning in K-12 classes in school district digital intranets. Paper presented at the Virtual Educa
Notice bibliographique
Résumé
As rural communities and schools decline in size educational policy makers often question their viability. In the Canadian province of Newfoundland and Labrador and in other areas of the world, new educational structures based on digital networking, using the Internet, are being developed for the delivery of education to rural schools (Stevens, 1999). In Newfoundland and Labrador school district No. 8, (The Vista School District), there are 5165 students enrolled in 18 schools. The schools range in size from 650 students down to 40 students. In eight schools in this district there were senior students who wished to study “Advanced Placement ” (AP) courses in four subjects: Biology, Chemistry, Mathematics and Physics. (Advanced Placement courses enable students in their final year of High School throughout North America to begin undergraduate degrees if these courses are passed at grade levels specified by the university of their choice). The challenge that this presented for the eight small rural schools in the Vista School District was to provide University-level instruction for small numbers of students. Teaching and Learning in a School-District Digital Intranet Although AP courses are a well-established feature of senior secondary education in the United States and Canada, it is unusual for students to be able to enroll for instruction at this level in
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».