MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1509334498 · doi:10.19173/irrodl.v6i1.219

Central Queensland University's Course Management Systems: Accelerator or brake in engaging change?

2005· article· en· W1509334498 sur OpenAlexaffvenue
Jeanne McConachie, Patrick Alan Danaher, Jo Luck, David Jones

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Research in Open and Distributed Learning · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité LavalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeleologyHigher educationInstitutionDistance educationPosition (finance)Political scienceMetropolitan areaLearning ManagementSociologyPublic relationsManagementBusinessPedagogyPsychologyMathematics educationEconomicsSocial scienceGeographyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p> Central Queensland University (CQU) is a highly complex institution, combining campuses in Central Queensland and distance education programs for Australian domestic students with Australian metropolitan sites for international students and a number of overseas centres, also for international students. In common with many other universities, CQU has recently reviewed its course management systems (CMSs). In doing so, CQU has signalled its desired strategic position in managing its online learning provision for the foreseeable future.</p> <p>This paper analyzes that strategic position from the perspective of the effectiveness of CQU’s engagement with current drivers of change. Drawing on online survey results, the authors deploy Introna’s (1996) distinction between teleological and ateleological systems to interrogate CQU’s current position on CMSs – one of its most significant enterprises – for what it reveals about whether and how CQU’s CMSs should be considered an accelerator of, or a brake on, its effective engagement with those drivers of change. The authors contend that a more thorough adoption of an ateological systems approach is likely to enhance the CMS’s status as an accelerator in engaging with such drivers. </p> <P><STRONG>Keywords: </STRONG>Australia, course management systems, enterprise systems, open and distance learning, teleological and ateleological systems<BR> </P>

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil0,403

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,124
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,331 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations23
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe International Review of Research in Open and Distributed LearningMême sujetOnline and Blended LearningTravaux en français237 207