Learners' Perspectives on what is Missing from Online Learning: Interpretations through the Community of Inquiry Framework
Notice bibliographique
Résumé
Despite the success that instructors and learners often enjoy with online university courses, learners have also reported that they miss face-to-face contact when learning online. The purpose of this inquiry was to identify learners’ perceptions of what is missing from online learning and provide recommendations for how we can continue to innovate and improve the online learning experience. The inquiry was qualitative in nature and conducted from a constructivist perspective. Ten learners who had indicated that they missed and/or would have liked more face-to-face contact following their participation in an online course were interviewed to elicit responses that would provide insights into what it is they miss about face-to-face contact when learning online. Five themes emerged: robustness of online dialogue, spontaneity and improvisation, perceiving and being perceived by the other, getting to know others, and learning to be an online learner. Garrison and colleagues’ (Garrison, Anderson, & Archer, 2000) community of inquiry framework was used to interpret the findings.
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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 | 0,051 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,040 |
| Communication savante | 0,018 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».