The search for meaningful e-learning at Canadian universities: A multi-institutional research study
Notice bibliographique
Résumé
<p>While e-learning is now characterized by a past and trends within that past, there continues to be uncertainty about how e-learning is defined and conceptualized, whether or not we like e-learning, and whether or not it is as meaningful to us as face to face learning. The purpose of this study was to document the e-learning perceptions of students at three Canadian post-secondary institutions. Key components of e-learning courses including ease of navigation, course design, resource availability, and adequacy of e-learning supports and their impact on the student learning experience were also evaluated. Based on a survey of students (n= 1,377) as well as their participation in focus groups, the following are presented as important findings: the majority of students studying in e-learning courses at the three institutions represented in the study were women; ease of navigation, course design, and previous experience with e-learning consistently demonstrated a statistically significant predictive capacity for positive e-learning experiences; and students expressed less preference for e-learning instructional strategies than their faculty. Study findings hold implications for e-learning faculty, instructional designers, and administrators at institutions of higher education in Canada and elsewhere where e-learning is part of the institutional mandate. Additionally, further research into student perceptions of and experiences with e-learning is recommended.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,051 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».