A framework for developing competencies in open and distance e-learning
Notice bibliographique
Résumé
Many open universities and distance education institutions have shifted from a predominantly print-based mode of delivery to an online mode characterised by the use of virtual learning environments and various web technologies. This paper describes the impact of the shift to open and distance e-learning (ODeL), as this trend might be called, on the course design practices of faculty members at a small single-mode distance education university in the Philippines. Specifically, the paper presents and analyses the faculty’s perspectives on how their course design practices have changed and issues and challenges arising from these changes. The findings suggest that faculty training programs in ODeL should aim to develop a comprehensive range of ODeL competencies in a systematic and coherent way. Based on the findings, as well as research on practitioner development in teaching effectively with technology, a framework for developing ODeL competencies among faculty is proposed. Aside from covering the four areas of change in course design practice identified in the study, the framework also specifies levels of expertise (basic, intermediate, and advanced), indicating degrees of complexity of the knowledge and skills required for each area at each level. All of the competencies listed for all four areas at the basic level comprise the minimum competencies for teaching an online distance education course.
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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 | 0,020 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,019 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».