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Enregistrement W7115167388 · doi:10.1108/qrde-12-2008-0009

Author Biographical Data

2008· article· en· W7115167388 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQuarterly review of distance education · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEducational technologyEducational researchState (computer science)Distance educationInformation technologyInstructional technologyClinical neuropsychologyHigher education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Michael K. Barbour is an assistant professor of instructional technology at Wayne State University in Detroit, Michigan. He received his bachelor’s and master’s degrees from Memorial University of Newfoundland and his PhD from the University of Georgia. His research interests focus on the effective delivery and support of rural K-12 students learning in online learning environments.Teklu Abate Bekele is a doctoral candidate in the Institute for Educational Research at the University of Oslo.Robert Hannafin is an associate professor in the Department of Educational Psychology at the University of Connecticut. He received his PhD in learning and instructional technology at Arizona State University in 1994. His research interests include examining open learning environments and technology integration in public school classrooms.Andri Ioannou is a doctoral student in the educational technology program at the University of Connecticut. She received a MA in educational technology from the University of Connecticut and a BS in computer science from the University of Cyprus. Ioannou is interested in how technology can improve learning, productivity, networking and collaboration. Her research interests include Web-based learning and online learning environments.Douglas A. Kranch is a professor of computer information systems at North Central State College, Mansfield, OhioMichael Paul Menchaca is an assistant professor in the Department of Educational Technology at the University of Hawaii at Manoa.Anthony A. Piña is dean of online studies for the Sullivan University System, Kentucky’s largest private higher education institution. He has been in the field of instructional technology since 1987 and has worked in both academic and industry settings. He has taught at the secondary, community college, and university levels and has developed and taught many online and hybrid (blended) courses. Piña and has been a consultant to Fortune 500 corporations, small businesses, government agencies, university consortia, K-12 schools, and the U.S. Military. He is a past president of the Division of Distance Learning of the Association for Educational Communications & Technology and of the Community College Association for Instruction & Technology. Pina is a frequent presenter at professional conferences and has published one book and several journal articles on instructional technology and distance learning.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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