Learning needs analysis of collaborative e-classes in semi-formal settings: The REVIT example
Notice bibliographique
Résumé
Analysis, the first phase of the typical instructional design process, is often downplayed. This paper focuses on the analysis concerning a series of e-courses for collaborative adult education in semi-formal settings by reporting and generalizing results from the REVIT project. REVIT, an EU-funded research project, offered custom e-courses to learners in several remote European areas and received a ‘best practice’ distinction in social inclusion. These e-courses were designed and developed for the purpose of providing training in aspects of the learners’ professional domains related to the utilization of information and communication technologies. The main challenge was to prove that it is possible and economically feasible to provide meaningful training opportunities via distance education, by utilizing existing infrastructure (“revitalizing schools”) and by making use of modern digital technology affordances coupled with suitable distance learning techniques and Web 2.0 tools. ADDIE, the generic instructional systems design model, enhanced with a rapid prototyping phase, was put forth in order to allow stakeholders to interact with a prototypical e-course, which served as an introductory lesson and as a reference point, since its evaluation informed the design choices of all subsequent e-courses. The learning needs approach adopted in REVIT combined learner analysis, context analysis, and needs analysis into a coherent analysis framework in which several methods (observation, estimation, document analysis, survey, and dialogue) were exploited. Putting emphasis on the analysis phase and decoupling the design from the delivery of the e-courses facilitated adaptation and localization. Adaptation and localization issues concerning the adoption of the REVIT distance learning framework, taking into account the socio-cultural and pedagogical context, are discussed. A central result reported is that the analysis phase was crucial for the success of the whole endeavour and that carrying it out properly is not straightforward or easy. The analysis framework presented in this paper could be useful in other similar e-learning situations whose “educational-identity” also involves distance and adult learning in a semi-formal setting.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».