Quality assurance in e-learning: PDPP evaluation model and its application
Notice bibliographique
Résumé
<p>E-learning has become an increasingly important teaching and learning mode in educational institutions and corporate training. The evaluation of e-learning, however, is essential for the quality assurance of e-learning courses. This paper constructs a four-phase evaluation model for e-learning courses, which includes planning, development, process, and product evaluation, called the PDPP evaluation model. Planning evaluation includes market demand, feasibility, target student group, course objectives, and finance. Development evaluation includes instructional design, course material design, course Web site design, flexibility, student-student interaction, teacher/tutor support, technical support, and assessment. Process evaluation includes technical support, Web site utilization, learning interaction, learning evaluation, learning support, and flexibility. Product evaluation includes student satisfaction, teaching effectiveness, learning effectiveness, and sustainability. Using the PDPP model as a research framework, a purely e-learning course on Research Methods in Distance Education, developed by the School of Professional and Continuing Education at the University of Hong Kong (HKU SPACE) and jointly offered with the School of Distance Learning for Medical Education of Peking University (SDLME, PKU) was used as a case study. Sixty students from mainland China, Hong Kong, Macau, and Malaysia were recruited for this course. According to summative evaluation through a student e-learning experience survey, the majority of students were very satisfied/satisfied on all e-learning dimensions of this course. The majority of students thought that the learning effectiveness of this course was equivalent, even better, than face-to-face learning because of cross-border collaborative learning, student-centred learning, sufficient learning support, and learning flexibility. This study shows that a high quality of teaching and learning might be assured by using the systematic PDPP evaluation procedure. It is hoped that the PDPP evaluation model and its application can provide a benchmark for establishing a wider e-learning quality assurance mechanism in educational institutions.</p><input id="gwProxy" type="hidden" /><input id="jsProxy" onclick="if(typeof(jsCall)=='function'){jsCall();}else{setTimeout('jsCall()',500);}" type="hidden" /><input id="gwProxy" type="hidden" /><input id="jsProxy" onclick="if(typeof(jsCall)=='function'){jsCall();}else{setTimeout('jsCall()',500);}" type="hidden" />
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 | 0,033 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».