Implementing Blended Learning: Policy Implications for Universities
Notice bibliographique
Résumé
The incorporation of new learning technologies into courses at Canadian universities has been largely undertaken at the initiative of individual instructors, rather than in response to explicit institutional direction or faculty initiatives. This appears to be particularly the case with the migration of individual courses that were formally entirely face-to-face to blended delivery. In this case study, the experience of one university is used to present the types of academic policy and process issues that arose during a pilot project to re-design a single graduate program in order to facilitate the use of blended delivery. Considerations included why and how blended learning was to be used; at what level decisions regarding blended delivery should be made; decision process for individual courses versus entire programs; policy precedents and need for policy modification or new policy. Specific areas examined include course and program approval, resources, and instructor responsibilities and workload. The findings suggest that the work involved in policy updating in a changing environment is important because it surfaces, and opens for review, existing, often taken-for-granted institutional values, norms, and protocols. In some cases, the articulation of these values and norms serves to highlight the importance of respecting them within this new learning context. In others it suggests the need to rethink accepted protocols that may be ill-suited to the educational opportunities that emerging technologies can present.
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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 | 0,041 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,024 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,001 |
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 ».