Croissance et objectifs: version indépendante
Bibliographic record
Abstract
Ce module peut etre utilise par tout le monde dans n'importe quel contexte et est destine a vous aider a devenir un apprenant plus competent, que ce soit dans un contexte academique, physique, artistique ou autre. En tant que ressource educative libre, il peut egalement etre adapte. La conception du module Croissance et objectifs est assuree par des membres du Groupe de recherche Flynn a l’Universite d’Ottawa. Le Groupe de recherche Flynn se concentre principalement sur la Recherche en education de la chimie (REC) et cherche a mettre au point des methodes et des outils novateurs pour soutenir l’apprentissage des etudiants. Le module Croissance et objectifs est un module portant sur l’apprentissage autoregule (AAR), l’etat d’esprit en evolution et la metacognition aux fins d’apprentissage postsecondaire. Le module permet aux etudiants de determiner leurs forces et leurs faiblesses ainsi que leur etat d’esprit actuel a propos de leurs objectifs et de leur apprentissage, de meme qu’acquerir les competences d’AAR necessaires a l’appropriation de leur apprentissage. Les etudiants universitaires doivent etre en mesure d’apprendre sous diverses formes, doivent souvent faire face a l’echec et doivent gerer simultanement bon nombre de cours differents et d’attentes diverses envers la vie. Afin de reussir, les etudiants doivent connaitre leur apprentissage et en effectuer un suivi continu tout en acquerant autonomie et competences professionnelles. Le module Croissance et objectifs vise a aider les etudiants a y parvenir ainsi qu’a mettre au point un cadre de travail et a acquerir les competences necessaires a la gestion de leur apprentissage et a la reussite en milieu postsecondaire.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.013 | 0.049 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.014 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.049 | 0.033 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".