Expanding the interaction equivalency theorem
Notice bibliographique
Résumé
Although interaction is recognised as a key element for learning, its incorporation in online courses can be challenging. The interaction equivalency theorem provides guidelines: Meaningful learning can be supported as long as one of three types of interactions (learner-content, learner-teacher and learner-learner) is present at a high level. This study sought to apply this theorem to the corporate sector, and to expand it to include other indicators of course effectiveness: satisfaction, knowledge transfer, business results and return on expectations. A large Mexican organisation participated in this research, with 146 learners, 30 teachers and 3 academic assistants. Three versions of an online course were designed, each emphasising a different type of interaction. Data were collected through surveys, exams, observations, activity logs, think aloud protocols and sales records. All course versions yielded high levels of effectiveness, in terms of satisfaction, learning and return on expectations. Yet, course design did not dictate the types of interactions in which students engaged within the courses. Findings suggest that the interaction equivalency theorem can be reformulated as follows: In corporate settings, an online course can be effective in terms of satisfaction, learning, knowledge transfer, business results and return on expectations, as long as (a) at least one of three types of interaction (learner-content, learner-teacher or learner-learner) features prominently in the design of the course, and (b) course delivery is consistent with the chosen type of interaction. Focusing on only one type of interaction carries a high risk of confusion, disengagement or missed learning opportunities, which can be managed by incorporating other forms of interactions.
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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 | 0,014 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,014 |
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 ».