Reuse as heuristic: from transmission to nurture in learning activity design
Notice bibliographique
Résumé
In recent years a combination of ever more flexible and sophisticated Web technologies and an explosion in the quantity of online content has sparked learning technologists around the world to pursue the promise of the ‘reusable learning object’ or RLO with the idea that RLOs could be reused in different educational contexts, thereby providing greater overall flexibility and return on investment. In 2002 the ACETS Project undertook a three‐year study in the UK to investigate whether RLOs worked in practice and how the pursuit of reuse affected the teacher and their teaching. Teachers working in healthcare‐related subjects in Higher and Further Education were asked to create an original learning design or activity from third‐party digital resources and to reflect both on the process and its outcomes. The expectation was that teachers would be the ones selecting and reusing third‐party materials. This paper describes how one of the ACETS exemplifiers reinterpreted this remit, challenged the anticipated transmissive model of learning, and instead, gave their students an opportunity to create their own original learning designs and learning activities from third‐party digital resources. By describing the educational enhancements, the resulting heightened levels of critical thinking, and sensitivity to patient needs, ‘reuse’ will be shown to be an effective heuristic for student self‐direction and professional development.
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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 | 0,021 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,032 |
| Communication savante | 0,008 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».