Teaching and learning about community development online: Insights and lessons learned
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses the development, delivery, and evaluation of a successful graduate course in community development offered to students across Canada via the Internet. The review of literature points to common themes in distance education, community development and health promotion. The course, "Health Promotion: Community Development Approaches", is presented as a case example with descriptions of the curriculum, delivery methods, learning resources, activities and recommendations for future offerings of the course and for distance education in general. Although web-based distance education is challenging and requires instructors and learners to adapt, it can be an effective way to learn about concepts, and model the principles and ideology that are at the core of community development. Résumé : Le présent article aborde l’élaboration, la prestation et l’évaluation d’un cours de niveau supérieur traitant du développement communautaire offert aux étudiants de l’ensemble du Canada par Internet. L’examen de la documentation souligne les sujets communs dans l’éducation à distance, le développement communautaire et la promotion de la santé. Le cours « Health Promotion: Community Development Approaches » est présenté à titre d’exemple avec les descriptions du plan de cours, des modes de prestation, des ressources d’apprentissage, des activités et des recommandations pour les cours qui seront donnés ultérieurement et pour l’éducation à distance en général. Bien que l’éducation à distance effectuée au moyen du Web présente des défis et qu’elle exige des instructeurs et des apprenants qu’ils s’adaptent, il peut s’agir d’une méthode efficace pour en apprendre sur les concepts et pour présenter les principes et idées à la base du développement communautaire.
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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| 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 ».