Using Web-Based, Group Communication Systems to Support Case Study Learning at a Distance
Notice bibliographique
Résumé
This study explored the capacity of Web-based, group communication systems to support case-based teaching and learning. Eleven graduate students studying at a distance were divided into three groups to collaborate on a case study using either a synchronous voice, an asynchronous voice, or a synchronous text communication system. Participants kept a detailed log of the time they spent on various activities, wrote a 1,500-word reflection on their experience, and participated in a group interview. Analysis of these data reveals that each group supplemented the system that had been assigned to them with additional communication systems in order to complete the project. Each of these systems were used strategically: email was used to share files and arrange meetings, and synchronous voice systems were used to brainstorm and make decisions. Learning achievement was high across groups and students enjoyed collaborating with others on a concrete task. Keywords: Distance Education, Case-based Learning, Collaboration Software, Online Learning. The evidence in favour of case-based teaching and learning continues to mount (cf. Lundeberg, Levin, and Harrington, 1999). One interesting facet of this research suggests that group discussions are the active ingredient of case study learning. For on-campus students this is simple to arrange, but where does it leave students who are studying at a distance? Case studies are often used in distance education, but traditionally they have been implemented in an independent mode, with students reading a problem-centred or exemplary narrative in order to contemplate its central issues. This type of case-based teaching omits what may be the most important part of case-based pedagogy. Fortunately, a wide array of Web-based communication software exists that supports various types of communication at a distance, including text or voice, person-to-person or multi-person, and synchronous or asynchronous interaction. The relative effectiveness of these systems to support collaboration among students is an important issue to distance educators.
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 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 | 0,017 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».