Мрежови модел на практическо обучение в магистърската програма по мениджмънт на услуги и организации за неформално образование
Notice bibliographique
Résumé
Студията представя резултатите от партиципативен action research, който цели пилотното изследване на мрежови модел за практическо обучение. Дизайнът на обучението, който комбинира онлайн и офлайн среди, ресурси, подкрепи и комуникация, се основава на концептуалната синергия между социалния конструктивизъм, конективизма и теорията за актьорската мрежа. Холистичният подход създава широки възможности за студентите магистри да функционират като проактивни архитекти на своето собствено професионално развитие и практически опит чрез интегрирането на формално, неформално и аформално практическо учене и обучение. Резултатите показват, че ефективността на мрежовия дизайн зависи от комплекс от ключови фактори – човешки и материални. Сред тях основополагаща роля играе ангажираността на академичната общност в устойчива крос-секторна работа в мрежа. Библиогарфия: Камп, А., Сътрудничество в образованието: уроците на теорията за „актьорската“ мрежа. − В: Към трансформиращо образование. С., 2012. Anderson, T., & Dron, J. (2011). Three generations of distance education pedagogy. International Review of Research in Open and Distance Learning, 12(3). − http://www.irrodl.org/index.php/irrodl/article/view/890/1663 − 8.01.2014. Bruns, A. (2008). Blogs, Wikipedia, Second Life, and Beyond: From Production to Produsage. New York: Peter Lang, 418 pp. Davis, C., Edmunds, E., & Kelly-Bateman, V. (2008). Connectivism. In M. Orey (Ed.), Emerging perspectives on learning, teaching, and technology. − http://projects.coe.uga.edu/epltt − 08.01.2014. Downes, S. (2007). An Introduction to Connective Knowledge. In Hug, T. (ed.): Media, Knowledge & Education - Exploring new Spaces, Relations and Dynamics in Digital Media Ecologies. Proceedings of the International Conference, Innsbruck: Innsbruck University Press. Retrieved August 14, 2011. − http://www.downes.ca/post/33034 − 8.01.2014. Dowens, S. (2012). Connectivism and Connective Knowledge. Essays on meaning and learning networks. − http://online.upaep.mx/campusTest/ebooks/CONECTIVEKNOW LEDGE.pdf − 8.01.2014. Dron, J., & Anderson, T. (2007). Collectives, networks and groups in social software for e-learning. Paper presented at the Proceedings of World Conference on E-Learning in Corporate, Government, Healthcare, and Higher Education, Quebec. − www.editlib.org/index.cfm/fi les/paper_26726.pdf − 8.01.2014. Latour, 1993, Latour, B. (1987). Science in Action: How to Follow Scientists and Engineers Through Society.Milton Keynes: Open University Press.). Merriam-Webster Dictionary. − http://www.merriam-webster.com/dictionary/professionalism) − 8.01.2014. Phillips, S. (2002). Social capital, local networks and community development. In C. Rakodi & T. Lloyd-Jones (Eds.), Urban livelihoods: A people-centred approach to reducing poverty. London: Earthscan, pp.133–150. Siemens, G. (2005a). Connectivism: Learning as Network-Creation. ASTD: Learning Circuits. − http://www.astd.org/LC/2005/1105_seimens.htm − 8.01.2014. Siemens, G. (2005b). Connectivism: A learning theory for the digital age. International Journal of Instructional Technology and Distance Learning, 2(1).− http://www.itdl.org/journal/jan_05/article01.htm − 8.01.2014. Sociology Dictionary. − http://sociology.about.com/od/P_Index/g/Professionalization.htm − 8.01.2014.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,016 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,010 |
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 ».