Exploring a new learning landscape in tertiary education
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This conceptual paper aims to stimulate discussion on the growing influence of digital technologies on the success of learners in tertiary institutions. Design/methodology/approach The paper is grounded in a synthesis of the professional literature showing how learners entering tertiary institutions have been influenced by their pervasive use of digital technologies. This evidence suggests that a more integrated use of libraries is needed, and more collaboration among librarians, educators and learners will be fundamental to responding to the changing learning landscape. Findings The findings indicate that today's “new learners” expect more control of their learning situations, prefer active learning and they engage in networked communities for their social and professional lives. Research also shows that, while these learners are committed users of a wide range of digital technologies, they require support in developing their information and critical literacies. The paper also identified the tendency for educators to limit their uses of digital technologies for course management and the addition of online resources to their teaching, while resisting any fundamental change in the structure and delivery of courses. Academic libraries are responding to these challenges by creating more social learning spaces, integrating services for instructors and students and becoming more active partners in the educational community. Research limitations/implications The limitations identified here include the widening gap between those living and learning with digital technologies and the majority of the world youth still struggling to gain full access. Originality/value The research is one of the few position papers to begin its argument with a description of today's digital learners and then to connect their learning needs with the many changes in libraries at the tertiary level. The paper attempts to conceptualize how libraries can take a leadership role in bridging the gap between the learning styles and needs of today's students and the challenges of building new learning landscapes in tertiary institutions.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,023 |
| Communication savante | 0,034 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,002 |
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 ».