The search for learning community in learner paced distance education: Or, 'Having your cake and eating it, too!'
Notice bibliographique
Résumé
University distance and e-learning programs generally follow one of two models. Most dual mode institutions and some open universities follow a model of cohort learning. Students start and terminate each course at the same time, and proceed at the same pace. This model allows for occasional or regular group based activities. The second model, referred to as learner paced, is based on increased student independence. Students may start their courses at many points during the year, and complete these at their own pace, depending on the learner's circumstances and interests. It is much more challenging to integrate group based activities in this learner paced model. This study is situated in a university that supports continuous intake and learner pacing in its undergraduate programs. Athabasca University is investigating the feasibility and effectiveness of adding collaborative and cooperative learning activities to this model. The report summarises a study of learner interactions in the context of learner paced courses delivered by the University. Following a review of relevant literature, the study reports on interviews with Athabasca University faculty and external distance education experts, describes results from an online survey of undergraduate students, and documents how these findings may be operationalised at the University. An extensible model of community based learning support is proposed to utilise new social computing capabilities of the web, and to permit learner-learner interaction in a scaleable and cost effective manner, while retaining learner pacing.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».