Challenges for successful planning of open and distance learning (ODL): A template analysis
Notice bibliographique
Résumé
<p>How to plan an open and distance learning (ODL) unit in higher education is not clearly described in the literature. A number of ODL facilities at residential universities have not been successful because of a lack of planning or because of failure to ensure that all the different systems for ODL delivery were in place and functioning. This paper sheds light on how to plan strategically and how to implement an ODL unit at an existing university.</p><p>A template analysis was used to construct a road map for ODL planners. We used this analytical tool to organise data from a large collection of articles, books, and documents from 1980-2010. We purposefully chose template analysis as a document analysis process to foster the recurring themes found in published articles on planning and implementing ODL facilities in higher education.</p><p>The results indicate four main strategies for successful implementation of an ODL unit. The template consists of strategic planning, policies, systems, and challenges. It was concluded that the template for ODL planning offers new insight into distance education. It could be used as a foundation for ODL planning, implementation, monitoring, and evaluation. We recommend further research on the template with the aim of theory construction for ODL planning and implementation.</p>
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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 | 0,010 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».