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Enregistrement W1541659453

Online Teaching and University Policy: Investigating the Disconnect

2007· article· en· W1541659453 sur OpenAlexvenueno aff
Lori Wallace

Notice bibliographique

RevueInternational journal of e-learning & distance education · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLigneHumanitiesPolitical scienceContext (archaeology)WorkloadFace (sociological concept)SociologyManagementArtSocial scienceGeographyEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Universities are just beginning to experience the impact of the increasing use of online technologies on academic policies and procedures originally formulated for the traditional face-to-face teaching context. In this case study, the experience of one university is used to demonstrate the types of policies that require examination and modification as well as the areas in which new policies may be required. Examples of policies and issues that are common to most universities are examined, and include instructor responsibilities and workload, course evaluation, grading and evaluation of students, privacy and records, copyright clearance of third-party materials, and ownership of intellectual property. The review suggests that the work involved in policy updating in a changing environment can be challenging but it is important that direction be provided at both the micro and macro policy levels. The work involved in addressing policy issues, even at the micro level, can range from the relatively simple tasks of providing clearer wording to changes requiring collective bargaining. Les universités commencent à peine à ressentir l’impact de l’augmentation de l’utilisation des technologies en ligne sur les politiques académiques et les procédures conçues à l’origine pour le contexte traditionnel de l’enseignement en face à face. Cette étude de cas, en relatant l’expérience d’une université, tente de démontrer quels types de politiques doivent être examinés, modifiés ou créés. Des exemples de politiques et de problématiques communes à la plupart des universités sont examinés. Ils comprennent les tâches et responsabilités des formateurs, l’évaluation des cours, la notation et l’évaluation des étudiants, les archives et la vie privée, la libération des droits d’auteur du matériel de tierces parties et la propriété intellectuelle. Les études suggèrent que le travail de mise à jour des politiques dans un environnement en évolution peut être envisagé comme un défi, mais il est important de lui donner une direction, tant au niveau micro- que macro-politique. Ce travail consistant à prendre en compte les problématiques politiques, même au niveau micro, peut comprendre des tâches relativement simples comme clarifier le sens des mots jusqu’à des tâches complexes comme la négociation de conventions collectives.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,012
Études des sciences et des technologies0,0110,043
Communication savante0,0300,040
Science ouverte0,0030,016
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,335 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations19
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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