What do we mean by web‐based learning? A systematic review of the variability of interventions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Educators often speak of web-based learning (WBL) as a single entity or a cluster of similar activities with homogeneous effects. Yet a recent systematic review demonstrated large heterogeneity among results from individual studies. Our purpose is to describe the variation in configurations, instructional methods and presentation formats in WBL. METHODS: We systematically searched MEDLINE, EMBASE, ERIC, CINAHL and other databases (last search November 2008) for studies comparing a WBL intervention with no intervention or another educational activity. From eligible studies we abstracted information on course participants, topic, configuration and instructional methods. We summarised this information and then purposively selected and described several WBL interventions that illustrate specific technologies and design features. RESULTS: We identified 266 eligible studies. Nearly all courses (89%) used written text and most (55%) used multimedia. A total of 32% used online communication via e-mail, threaded discussion, chat or videoconferencing, and 9% implemented synchronous components. Overall, 24% blended web-based and non-computer-based instruction. Most web-based courses (77%) employed specific instructional methods, other than text alone, to enhance the learning process. The most common instructional methods (each used in nearly 50% of courses) were patient cases, self-assessment questions and feedback. We describe several studies to illustrate the range of instructional designs. CONCLUSIONS: Educators and researchers cannot treat WBL as a single entity. Many different configurations and instructional methods are available for WBL instructors. Researchers should study when to use specific WBL designs and how to use them effectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,064 | 0,243 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».