MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1782153912 · doi:10.19173/irrodl.v11i3.912

Using collaborative course development to achieve online course quality standards

2010· article· en· W1782153912 sur OpenAlexaffvenueabout
Ining Chao, Tami Saj, Doug Hamilton

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Research in Open and Distributed Learning · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCourse (navigation)Quality (philosophy)Online courseDistance educationMainstreamComputer scienceCollaborative learningProcess (computing)Instructional designHigher educationEngineering managementMedical educationKnowledge managementMathematics educationMultimediaEngineeringPsychologyPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The issue of quality is becoming front and centre as online distance education moves into the mainstream of higher education. Many believe collaborative course development is the best way to design quality online courses. This research uses a case study approach to probe into the collaborative course development process and the implementation of quality standards at a Canadian university. Four cases are presented to discuss the effects of the faculty member/instructional designer relationship on course quality, as well as the issues surrounding the use of quality standards as a development tool. Findings from the study indicate that the extent of collaboration depends on the degree of course development and revision required, the nature of the established relationship between the faculty member and designer, and the level of experience of the faculty member. Recommendations for the effective use of quality standards using collaborative development processes are provided.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,576
Écart entre enseignants0,427 · 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

Citations117
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe International Review of Research in Open and Distributed LearningMême sujetOnline and Blended LearningTravaux en français237 207