Looking out and looking in: Exploring a case of faculty perceptions during e-learning staff development
Notice bibliographique
Résumé
<p>This explorative study captured the perceptions of faculty members new to technology enhanced learning and the longitudinal observations of the e-learning manager during dedicated professional development in order to compile a socially transformative emergent learning technology integration framework for open and distance learning at the School of Continuing Teacher Education at North-West University, South Africa. A pragmatic approach guided the bounded case study. The study followed a fully mixed sequential equal status design of mixing sequential qualitative and quantitative findings. Data collection strategies concern a custom-made questionnaire, interviews with faculty members, and longitudinal observations by the e-learning manager. The first phase uncovered 34 qualitative codes. After quantitating of the data, a <em>t</em>-test indicated significant differences for 17 variables between faculty perceptions and observations of the e-learning manager. Ward’s method of Euclidean distances grouped the variables into five clusters according to the researchers’ paradigm of <em>looking in</em> and<em> looking out</em> from the development context. The clusters formed the basis of a model for faculty development towards socially transformative learning technology integration for open distance learning. The five aspects of the model comprise (i) the environment in which faculty members should gain support from the institution; (ii) the environment in which faculty have to address the realities of adopting TEL; (iii) human factors relating to the adoption of TEL; (iv) concerns and reservations about the use of TEL; and (v) continuing professional development needs, expectations, and motivators. The sustainable integration of ICT into higher education institutions remains a major challenge for the adoption of TEL.</p>
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».