The Use of Scaffolding and Interactive Learning Strategies in Online Courses for Working Nurses: Implications for Adult and Online Education
Notice bibliographique
Résumé
This paper reviews the foundational litera- ture of contemporary e-learning, with a focus on scaffolding, instructional design, and engagement. These concepts are then considered in two limited case studies, each involving e-learning and adult learners—in particular, nurse-learners. The first case study describes the use of a scaffolding model called Introduction, Connect, Apply, Reflect, and Extend (ICARE) in e-learning for nursing education. The second is a reflection on the use of engagement strategies for the purposes of discourse and learning in a different online nursing context.Because nursing educators were among the early adopters of e-learning, they are important mentors to others who are adopting e-learning strategies at this time. Additionally, the paper is a crossroads publication: it reminds the reader of the imperative to review theory and emerging evidence related to e-learning and to bring key findings to the actual practice of e-learning in order to benefit the adult student. This commitment to theory and practice will enable the evolution of e-learning for all learners, including returning adult learners and working professionals.Keywords: scaffolding, instructional design, interaction, best practices, engage- ment, adult education, working profes- sionals, e-learning.
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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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».