L’enseignement sur les religions en ligne, à distance, avec ou sans urgence : retour d’expériences dans des universités suisses et canadiennes
Bibliographic record
Abstract
Dieser Artikel bietet allgemeine Überlegungen zum Fern- und Online-Unterricht und berichtet über einige praktische Erfahrungen mit der Lehre der Religionswissenschaft in verschiedenen schweizerischen und kanadischen Universitätskontexten in den letzten Jahren, sowohl im Präsenzunterricht als auch online. Nach einer Auffrischung einiger nützlichen Unterscheidungen untersucht der Artikel, wie sich eine Krisensituation wie die von COVID-19 auf die Studierenden auswirken kann und welche Folgen dies für ihr Lernen hat. Dies insbesondere in Bezug auf ihre Lebens- und Studienumgebung und den Zugang zu der für Online-Kurse erforderlichen Infrastruktur. Das Thema der digitalen Kluft wird ebenso angesprochen wie die Frage nach eher institutionellen statt individuellen Antworten gestellt. Schliesslich untersucht dieser Artikel, welche der vielen "Tipps und Tricks", die im Frühjahr 2020 umgesetzt wurden, für die Umsetzung von Online-Kursen in Religionswissenschaften am nützlichsten waren, unabhängig davon, ob diese im Voraus geplant oder in der Lockdown-Situation dringlich waren.
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 | 0.009 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.037 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.015 |
| Research integrity | 0.004 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
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".