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Enregistrement W1606158957 · doi:10.19173/irrodl.v15i4.1585

An investigation into the management of online teaching and learning spaces: A case study involving graduate research students

2014· article· en· W1606158957 sur OpenAlexvenueno aff
Rohan Jowallah

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Research in Open and Distributed Learning · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsynchronous communicationDistance educationComputer sciencePsychologyAsynchronous learningComputer-mediated communicationSpace (punctuation)Mathematics educationPedagogyWorld Wide WebSynchronous learningThe InternetTeaching methodCooperative learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research evaluates the strategies implemented to support the research activities of postgraduate students pursuing online master’s programs in the University of the West Indies Open Campus, as well as the activities of their supervisors. The three main strategies employed were (1) the use of a web-based ‘teaching-learning space’ to facilitate asynchronous interaction between students and their supervisors; (2) the provision of a scheduling tool to facilitate the planning of one-on-one meetings via a synchronous web-conferencing tool; and (3) the organization of research seminars using the same web-conferencing tool. This research used Moore’s theory of transactional distance and social cognitive theoretical framework to guide the project. Moore’s model reemphasizes the need for stronger forms of communicating for online students, whereas the cognitive framework focuses on the need for social interaction among learner and teacher. Participants were graduate students (n = 34). All participants were required to complete a questionnaire online. Data were also collected from postings in discussion forums. Overall, notwithstanding limitations, the data shows there are benefits to be gained from conducting student research activities in an online environment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0120,008
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,176
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,363 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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