Blended and Online Learning in Post-Secondary Education in Canada: An Introduction to Special Issue 11.3
Bibliographic record
Abstract
L'apprentissage hybride et en ligne en enseignement postsecondaire au Canada : une introduction au numéro spécial 11.3 Sawsen Lakhal et Marilou Bélisle Nous sommes toutes les deux intéressées à l'apprentissage hybride et en ligne comme objet de recherche, et nous enseignons depuis plusieurs années selon ces modalités dans les programmes en pédagogie de l'enseignement supérieur de l'Université de Sherbrooke.Ces programmes sont destinés aux enseignants en exercice dans les collèges et les universités.Au fil du temps, ces modalités nous ont permis de joindre un plus grand nombre d'enseignants, tant francophones qu'anglophones, se trouvant aux quatre coins du Québec, de même que dans d'autres provinces canadiennes et en Europe.Dans les faits, de plus en plus d'institutions d'enseignement postsecondaire adoptent l'apprentissage en ligne et hybride dans leurs différentes formes, car ils considèrent que l'implantation de ces modalités de formation est importante pour leur développement futur (Bates et al., 2019).De nombreux exemples témoignent de ces adoptions et peuvent être consultés en ligne sur les sites web des collèges et des universités.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.004 |
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".