Designing online interaction to address disciplinary competencies: A cross-country comparison of faculty perspectives
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted at colleges in three countries (United States, Venezuela, and Spain) and across three academic disciplines (engineering, education, and business), to examine how experienced faculty define competencies for their discipline, and design instructional interaction for online courses. A qualitative research design employing in-depth interviews was selected. Results show that disciplinary knowledge takes precedence when faculty members select competencies to be developed in online courses for their respective professions. In all three disciplines, the design of interaction to correspond with disciplinary competencies was often influenced by contextual factors that modify faculty intention. Therefore, instructional design will vary across countries in the same discipline to address the local context, such as the needs and expectations of the learners, faculty perspectives, beliefs and values, and the needs of the institution, the community, and country. The three disciplines from the three countries agreed on the importance of the following competencies: knowledge of the field, higher order cognitive processes such as critical thinking, analysis, problem solving, transfer of knowledge, oral and written communication skills, team work, decision making, leadership and management skills, indicating far more similarities in competencies than differences between the three different applied disciplines. We found a lack of correspondence between faculty’s intent to develop collaborative learning skills and the actual development of them. Contextual factors such as faculty prior experience in design, student reluctance to engage in collaborative learning, and institutional assessment systems that focus on individual performance were some of these reasons.
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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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».