The effectiveness of web-delivered learning with aboriginal students: Findings from a study in coastal Labrador
Notice bibliographique
Résumé
This paper outlines the findings of a study that explores perspectives of e-learning for aboriginal students in five coastal communities in Labrador, Canada. The rural nature of many communities in the province of Newfoundland and Labrador, coupled with a dramatically declining enrollment, has resulted in expanding use of e-learning as a means to provide quality high school curriculum. Recently, a Community University Research Alliance partnered with stakeholders to explore the success of e-learning in the province. Through one of the projects of this alliance, the authors examined the success of this mode of delivery for aboriginal students from the perspective of the students themselves, as well as the perspective of parents and educators. Additionally, student performance was examined in comparison to provincial peers. A wealth of data emerged which affords insights into factors that support and hinder e-learning in coastal areas and also informs educators about the diverse learning characteristics and needs of aboriginal students. As Canadian educators are increasingly challenged to address achievement issues that continue to characterize aboriginal populations, this study offers important data on the viability of e-learning as a mode of curriculum delivery. Résumé : Cet article présente les résultats d’une étude qui explore les perspectives de l’apprentissage en ligne pour les élèves autochtones dans cinq collectivités côtières du Labrador, Canada. Le caractère rural d’un grand nombre de collectivités de la province de Terre-Neuve-et-Labrador, jumelé à une baisse spectaculaire de la scolarisation, a mené à une utilisation accrue de l’apprentissage en ligne comme solution permettant d’assurer un curriculum de qualité au secondaire. Récemment, une alliance de recherche université-communauté a travaillé de pair avec les intervenants afin d’étudier les résultats de l’apprentissage en ligne dans la province. Grâce à l’un des projets de cette alliance, les auteurs ont examiné le succès de ce mode de prestation auprès d’élèves autochtones du point de vue des élèves eux-mêmes, ainsi que du point de vue de leurs parents et de leurs éducateurs. En outre, le rendement des élèves a été comparé à celui de leurs pairs au niveau de la province. Une foule de données en sont ressorties, ce qui permet de mieux comprendre les facteurs qui favorisent et qui entravent l’apprentissage en ligne dans les zones côtières; ces données informent également les éducateurs sur la diversité des caractéristiques et des besoins d’apprentissage des élèves autochtones. Les éducateurs canadiens sont de plus en plus mis au défi de trouver un moyen de surmonter les problèmes de réussite scolaire qui continuent de caractériser les populations autochtones, et cette étude leur fournit des données importantes sur la viabilité de l’apprentissage en ligne comme mode de prestation du curriculum.
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 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».