Facing-Off in the Sport Management Classroom: Using Facebook as an educational tool
Notice bibliographique
Résumé
Facebook has become firmly integrated into our communications infrastructure, and its hold only appears to be gaining in strength. Researchers in education are examining the implications of social media in the classroom setting. Perez (2009) found that students were logging into Facebook five days a week, upwards of four times per day. EDUCAUSE (2011) reported that 90 percent of undergraduate students have adopted Facebook and 58 percent have incorporated Facebook consumption into their daily routines. Over one quarter of the students surveyed reported spending six to 10 hours on social networking services each week; on the high end of the scale, a staggering eight hours of Facebook consumption per day was reported (Perez, 2009). These statistics coincide with reports that suggest course management systems and the use of e-mail are losing popularity among students (Joosten, 2009). Schroeder and Greenbowe (2009) found that the number of student posts were almost 400 percent greater on Facebook when compared to the popular course management software, WebCT. This same study rated Facebook postings to be superior in quality to those on WebCT; it further found that discussions were often continued throughout the entire semester, whereas those in WebCT tended to end more abruptly.\nThis paper addresses how educators might take advantage of Facebook as an educational tool. The following workshop outline will discuss strategies for implementing Facebook into a course and provide insight into the educational benefits inherent in this technology, while taking care to address potential challenges.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».