Resistance to Change Concerning Use of Educational Online Technologies in Blended Tertiary Environments
Notice bibliographique
Résumé
The rapid emergence, adoption and demand for educational online technologies (EOTs) has engendered significant advances across the higher education sector. Traditional learning spaces have evolved into dynamic blended tertiary environments (BTEs), providing a modern means through which tertiary education institutes (TEIs) can augment delivery to meet stakeholder needs. Despite the significant growth and demand for web-enabled learning, considerable obstacles face key stakeholders concerning the adoption and use of EOTs. These obstacles challenge the continued success and sustainability of blended implementations in higher education. Resistance to change was identified as one of these challenges during interviews with 13 blended learning experts from New Zealand, Australia and Canada. This paper discusses this issue as it relates to EOT usage, how it is demonstrated, and the extent to which it impacts on key stakeholders. As technology advances and usage accelerates, it is important for TEIs to understand and address this issue, and provide support for the effective use of EOTs. As TEIs keep pace with digital advancements, the outcomes of this study will enable them to design relevant approaches to tackle the issue of resistance to change as it relates to EOT usage, and deliver meaningful support to key stakeholders in BTEs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».