The Current Status of E-learning and Strategies to Enhance Educational Competitiveness in Korean Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine the current status of e-Learning in Korean higher education and find ways to encourage the further use and development of e-Learning systems that aim to enhance Korea's academic competitiveness. A total of 201 universities in Korea (27 national and public, 163 private, and 11 national universities of education) were examined in this study. At the time of the study, 85 percent of the universities and colleges had investigated implemented e-Learning. There were special e-Learning teams in most national and public universities, as well as private universities and colleges. Findings from this study found that both teachers and learners alike, lacked meaningful support systems and opportunities to actively participate in e-Learning programs. Although such lack of support was found to be endemic, such lack of support and opportunity was found to be more accute in private universities, private colleges, universities of education, than mid-sized, small-sized, and provincial universities and colleges. Except for a few mid- and small-sized universities and colleges, most large universities and colleges were equipped with technical support such as infrastructure and operational platforms. These same schools, however, did not provide institutional support, nor did they employ appropriate policies needed to further the quality and enhancement of e-Learning offerings. Also, there was no meaningful link found between schools and industry, nor was there adequate financial support in place for the implementation of e-Learning systems, simply because many universities failed to allocate sufficient funding for e-Learning.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».