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Enregistrement W129633853

Talents Oriented Strategy of Online Learning in Universities/STRATEGIE ORIENTEE VERS LES TALENTS DE L'APPRENTISSAGE EN LIGNE DANS LES UNIVERSITES

2010· article· fr· W129633853 sur OpenAlexvenueno aff
Shuo Zhao, Xueai Zhao

Notice bibliographique

RevueCanadian social science · 2010
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLigneHumanitiesOnline learningPedagogyPsychologyPolitical scienceComputer sciencePhilosophyWorld Wide Web
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: This article argues online learning strategy and teaching characteristics in universities. First it introduces learning activities in EFL must be integrated with technology appropriately to develop talents effectively. Then it puts forward the idea of talents oriented integrative online learning. For incorporating active learning into online teaching it lists some active learning strategies that can be adapted for the online classroom. Finally it recommends the detailed talents oriented strategy of online learning design and analyzes effective and appropriate items for learning activity. Key words: Talents; Online Learning; Strategy; Universities; EFL Resume: Cet article parle de la strategie d'apprentissage en ligne et des caracteristiques de l'enseignement en ligne dans les universites. Premierement, il introduit des activites d'apprentissage EFL (English as foreign language) qui doivent etre integrees avec la technologie appropriee pour developper les talents de facon efficace. Puis il met en avant l'idee de l'apprentissage en ligne. Pour incorporer l'apprentissage actif dans l'enseignement en ligne, il enumere quelques-unes des strategies d'apprentissage actives qui peuvent etre adaptees a la «classe» en ligne. Et finalement, il recommande la strategie orientees vers les talents detaillee de la conception de l'apprentissage en ligne et analyse des elements efficaces et appropriees pour les activites d'apprentissage. Mots-Cles: talents; apprentissage en ligne; strategie; universites; EFL 1. INTRODUCTION Nowadays, computer network-based learning is widely used all over the world because of its potential and flexibility. All educational institutions over the world use computer network-based learning in EFL for expanding learning opportunities and facilitating learning activities to students separated by time and distance as well. It can be effective for delivering content to students and for instructors interacting with each other by using communication tool such as email, bulletin boards, conferencing system, whiteboards, chat rooms and videoconferencing and it can delivery contents in multimedia format like a video on demand, audio clips, animations, simulations and movies. Also computer network-based learning can support for all educational levels and can use for formal and non- formal education. While online learning is the integration among computers, network computer and communication tools, technology alone cannot makes an effective learning process and ensure learning quality (Palloff and Pratt, 2005). So learning activities in EFL are the most important factor that educators must integrate with technology and is one method that's appropriate to develop talents effectively. 2. LITERATURE REVIEW Integrative English learning, cooperative learning and small group learning are terms that are often used interchangeably in the literature. However, it is important to differentiate integrative learning from the other two. Integrative learning differs from cooperative learning in that its emphasis lies in mutual engagement of learners in the learning process rather than on the sole division of labor to reach a common group goal (Bernard, Rubalcava and St-Pierre, 2005). Integrative learning is an approach to teaching and learning in which students are required to work together in the learning process, and to reach a consensus through negotiation to accomplish group tasks. Some important attributes include learner center, constructivist, and problems-solving activities that the students explore in order to create their own knowledge, meaning and solutions. The importance of integrative learning as an instructional method has led to its application in situations in which computer network based self-learning is required by using computer network technologies for effective communication in learning activities. In integrative learning setting, the emphasis is placed on the interactions as common understandings are negotiated and developed across differences of knowledge, skills and attitudes. …

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
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