“We just disagree:” Using deliberative inquiry to seek consensus about the effects of e-learning on higher education
Notice bibliographique
Résumé
Building on the results of a prior study, the purpose of this qualitative study was to further explore where there is agreement on the effects of e-learning technologies in higher education learning experiences. The results confirm that (1) there are many varied and polarized perspectives about e-learning, and each position should be carefully considered by policymakers and administrators concerned with implementing e-learning technologies; (2) it is unlikely that e-learning experts will ever reach consensus on the effects of e-learning technologies within educational contexts; and, (3) the use of e-learning technologies in higher education will continue to vary based on subject matter, instructors, institutions, contexts, availability of technology and various other factors—not the least of which are the purpose of the learning activities and the epistemological beliefs about higher education. The diversity of opinions that currently exist does not make one view more correct or superior to another. Résumé: Construisant sur les résultats d’une étude antérieure, le but de cette étude qualitative était d’explorer plus à fond s’il y avait consensus sur les effets des technologies de l’eLearning dans les expériences d’apprentissage aux cycles supérieurs. Les résultats confirment que 1) il y a plusieurs perspectives variées et polarisées sur le eLearning, et chaque point de vue devrait être sérieusement considéré par les administrateurs et les rédacteurs de politiques concernés par l’implantation des technologies du eLearning, 2) il est peu probable que les experts en eLearning en arriveront jamais à un consensus sur les effets des technologies du eLearning dans un contexte éducationnel, et 3) l’utilisation des technologies du eLearning aux cycles supérieurs continuera de varier en fonction de la matière, des formateurs, des institutions, des contextes, de la disponibilité de la technologie et d’autres facteurs. Le moindre de ces facteurs n’est pas le but des activités d’apprentissage et les croyances épistémologiques à propos de l’éducation universitaire. La diversité des opinions qui existent présentement ne privilégie pas un point de vue en particulier.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».