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Enregistrement W2051908850 · doi:10.5539/hes.v2n3p9

Teaching Engineering Graduate Online Students in the U.S. from Pakistan—A Case Study

2012· article· en· W2051908850 sur OpenAlexvenueno aff
Adeel Khalid

Notice bibliographique

RevueHigher Education Studies · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationOutsourcingArgument (complex analysis)Distance educationComputer scienceFace (sociological concept)Teaching methodPsychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Outsourcing is seen from various points of views by individuals in different industries. When it comes to educating science and technology students, and for that matter, students of any discipline, up until recently, outsourcing was not a possibility. With the recent advances in computer and network technology, it is now possible to teach a live online distance-learning course from anywhere around the world. The need for the instructor and the students to be physically present in a common classroom is eliminated. In an on-line course, students and teacher get the opportunity to interact with each other. The computer-based distance learning approach is still in its relative infancy. But since the teaching and learning is done online, via the use of computers connected to inter-connected networks and satellites, the need to be geographically co-located does not exist any longer. The instructor and the students can be physically distributed at various locations, around the city, around the country, or around the world and still be able to teach and learn from each other as if they were present together in the same classroom. Since the medium of instruction is computers, the instructors and students can be outsourced. The flip side of the argument is that since the instructor is not physically present in the same room with the students, they do not get to interact with each other face to face. The instructor can continue to derive a complex mathematical equation without realizing that a student has walked away from their computer. This paper explores the positives and negatives of distance learning distributed education. Advantages and disadvantages of DL are discussed and a few solutions to the challenges, experienced by the instructors, are addressed. The research is based on the author’s experience of teaching online courses from within the city, across the states, and finally across the continents. Amongst other findings, the author discovered that when teaching an online distance learning class, distance is not a factor. While teaching online classes, the author travelled across different cities, states, and internationally and the students did not realize that the instructor was out of town and could not meet with them in the office after class.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,364 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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