Accelerating Evidence-Based Learning Design Improvement with Adaptive Interventions
Notice bibliographique
Résumé
This thesis explores adaptive interventions aimed at enhancing learning experience and outcomes within the learning design space. It addresses two key research questions by combining design research and knowledge mobilization perspectives:(1) What are the specific design characteristics and constraints associated with introducing adaptive interventions in learning design? (2) What are the ways to communicate the concept, benefits, and constraints of adaptive interventions to instructors, designers, and analysts? This thesis is grounded in data-driven lessons from participation in the XPRIZE Digital Learning Challenge and other field deployments. It outlines organizational and technical workflows for designing adaptive interventions and reflects on their potential integration with learning engineering and learning analytics. It also proposes decision affordances for designing, monitoring, and analyzing adaptive interventions in learning design settings. Additionally, it reports on the development and piloting of an open educational resource (OER) on adaptive interventions and examines case studies that highlight aspects of real-world applications. Finally, the thesis concludes with a discussion of adaptive interventions' design opportunities and constraints, and suggests future research directions. It provides practical guidelines for integrating adaptive interventions into digital learning platforms, bridging the gap between theory and practice and making its insights applicable to educators, learning designers, and other stakeholders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».