Stories from Students in Their First Semester of Distance Learning
Notice bibliographique
Résumé
<p>Online and distance learning is becoming increasingly common. Some would say it has quickly become the preferred or 'new normal' mode of study throughout the world. However, surprisingly little is known about what actually happens to first year distance students once they have enrolled in tertiary institutions; what motivates them and how they actually experience the transition to formal study by distance. This gap in the literature presents a challenge for distance education providers who worldwide are coming under increasing scrutiny in light of poor retention, progression and completion rates. Against this backdrop, the purpose of the current study was to gather insights and seek a deeper understanding from first-time distance learners about the nature of their experiences. The study was framed around Design-based Research involving a mixed method approach over three phases. This paper focuses on the third phase, which was the major component of the study. The lived experiences of 20 first-time distance learners were gathered, in their own words, using weekly video diaries for data collection. Over 22 hours of video data was transcribed and thematically analysed, from which five themes have been reported. The discussion reflects on the ways that video diaries have provided a unique insight around the complexities of distance learning — as distinct from campus-based learning. The paper concludes that the new digital learning environment made possible by the Internet offers a number of exciting possibilities for distance learners; however, more needs to be done by institutions to change the ‘lone wolf’ preconception of distance education and to avoid the ‘goulash approach’ to supporting distance learners. The lives of first-time distance learners are not black and white; they are complex shades of grey and this needs to be taken in to account when designing appropriate learning experiences and supports to ensure student success.</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 | 0,010 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».