A Learning, Research and Development Framework to Design for a ‘Holistic’ Learning Experience
Notice bibliographique
Résumé
The design of experiences and, in particular, educational experiences is a complex matter and involves not only using effective technologies and applying cognitive triggers, but there is a need to think outside the box in order to also design for the affective dimension of human experiences; the impressions, feelings and interactions that a learner might/could have with the online content and technology. The purpose of this article is to delve deep into this complex entity and, in doing so, to identify how one might approach designing for ‘holistic’ educational experiences. The article presents a case study describing the journey of a group of learning technologists and educators through the design and development phases of an action research online ABCD module, and it highlights the learner's experiences. It discusses the development of a learning, research and development framework to support the ABCD learning experience and, in particular, what was actually required to undertake the design for this learning experience. In summary, the article reports on a learning, research and development framework that provides solutions and support to a number of aspects involved in the design of holistic learning experiences and, in particular, the often neglected, yet complex, issues around experience design.
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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 | 0,039 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,021 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».