Media Usage Survey: How Engineering Instructors and Students Use Media
Notice bibliographique
Résumé
Web 2.0 has ubiquitously penetrated academia. The dissemination of online information services in higher education has led to substantial changes in faculty teaching methods as well as the learning and study behavior of students. For example, the use of online services, such as Google and Wikipedia, has become mandatory not only during teaching and learning activities but also during leisure time for students and faculty. At the same time, traditional information media such as textbooks and printed handouts still form the basic pillars of teaching and learning. This article explains the preliminary results of a survey about media usage in teaching and learning conducted with Western University faculty and students, highlighting trends for the usage of new and traditional media in higher education. Furthermore, the article intends to participate in the ongoing discussion of practices and policies that purport to advance Web 2.0 has ubiquitously penetrated academia. The dissemination of online information services in higher education has led to substantial changes in faculty teaching methods as well as the learning and study behavior of students. For example, the use of online services, such as Google and Wikipedia, has become mandatory not only during teaching and learning activities but also during leisure time for students and faculty. At the same time, traditional information media such as textbooks and printed handouts still form the basic pillars of teaching and learning. This article explains the preliminary results of a survey about media usage in teaching and learning conducted with Western University faculty and students, highlighting trends for the usage of new and traditional media in higher education. Furthermore, the article intends to participate in the ongoing discussion of practices and policies that purport to advance the effective use of media in teaching and learning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».