PHYSICAL PERFORMANCE AND VIRTUAL EDUCATION: TEACHING COMMUNICATION SKILLS ONLINE
Notice bibliographique
Résumé
Comparisons between e-learning and face to face instruction are plentiful and even somewhat outdated. However, early studies in efficiency of e-learning are usually constrained to traditional fields such as language, mathematics, science and humanities. Recent research indicates that contemporary information and communication technologies may also be able to offer significant opportunities for education in the field of performing arts such as classical and modern dance [1]. On such basis, authors of this study have tried and implemented e-learning into the highly skills-based field of communication science. This study compares training in communication skills in physical and virtual learning environments. Using a combination of quantitative and qualitative research methodologies – questionnaires and focus groups – it compares various elements contributing to student success in two groups of students at Specialist graduate study in IT technologies at the Polytechnic of Zagreb. The first group of students has attended traditional face to face lectures, while the second group of students has studied independently using online multimedia textbook ‘Communication Skills’ written by Petar Jandric (2012) [2]. Both groups have been surveyed at the beginning, in the middle, and at the end of the semester. Questionnaires and focus groups have been focused to student motivation, expectations from face to face and e-learning classes, average time spent learning, achieved grades and advantages and disadvantages of e-learning. On such basis, this study identifies the main opportunities and challenges for education for physical performance using the contemporary information and communication technologies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,003 |
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 ».