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Enregistrement W1931252747 · doi:10.19173/irrodl.v15i1.1701

Introducing a learning management system at a Russian university: Students' and teachers' perceptions

2014· article· en· W1931252747 sur OpenAlexvenueno aff
Natalya Emelyanova, Elena A. Voronina

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Research in Open and Distributed Learning · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLearning ManagementConstructivePerceptionClass (philosophy)Mathematics educationHigher educationProcess (computing)Blended learningKnowledge managementPsychologyEducational technologyPedagogyComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p class="BODYTEXT">Learning management systems (LMS) have been proven to encourage a constructive approach to knowledge acquisition and support active learning. One of the keys to successful and efficient use of LMS is how the stakeholders adopt and perceive this learning tool. The present research is therefore motivated by the importance of understanding teachers' and students' perceptions of LMS in order to anticipate possible issues (problems) and help to build a productive learning environment and a committed user community. The paper looks at this process at a Russian university (National Research University Higher School of Economics – HSE) where the system is being implemented and examines the following issues: qualification and readiness of the stakeholders to use LMS and their perceptions of the system's convenience, effectiveness, and usefulness. The research reveals remarkable divergence of students’ and teachers’ perceptions of various aspects of LMS which must be considered when raising the effectiveness of the system and building commitment to e-learning. They are analyzed and explicated in the present paper.</p><p class="BODYTEXT"><span lang="EN-US"><br /></span></p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,812
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,381 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations88
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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