Structure, Content, Delivery, Service, and Outcomes: Quality e-Learning in higher education
Notice bibliographique
Résumé
<P>This paper addresses the need for quality e-Learning experiences. We used the Demand-Driven Learning Model (MacDonald, Stodel, Farres, Breithaupt, and Gabriel, 2001) to evaluate an online Masters in Education course. Multiple data collection methods were used to understand the experiences of stakeholders in this case study: the learners, design team, and facilitators. We found that all five dimensions of the model (structure, content, delivery, service, and outcomes) must work in concert to implement a quality e-Learning course. Key themes include evolving learner needs, the search for connection, becoming an able e-participant, valued interactions, social construction of content, integration of delivery partners, and mindful weighing of benefits and trade-offs. By sharing insights into what is needed to design and deliver an e-Learning experience, our findings add to the growing knowledge of online learning. Using this model to evaluate perceptions of quality by key stakeholders has led to insights and recommendations on the Demand Driven Learning Model itself which may be useful for researchers in this area and strengthen the model.</P> <P>Quality has been defined in terms of the design of the e-Learning experience, the contextualized experience of learners, and evidence of learning outcomes (Carr and Carr, 2000; Jung 2000; Salmon, 2000). Quality and design of e-Learning courses, however, are sometimes compromised in an &ldquo; . . . effort to simply get something up and running&rdquo; in response to pressing consumer demands (Dick, 1996, p. 59). Educators and researchers have voiced concern over the lack of rigorous evaluation studies of e-Learning programs (e.g., Arbaugh, 2000; Howell, Saba, Lindsay, and Williams, 2004; Lockyer, Patterson, and Harper, 1999; Robinson, 2001). McGorry (2003) adds, &ldquo;although the number of courses being delivered via the Internet is increasing rapidly, our knowledge of what makes these courses effective learning experiences is limited&rdquo; (p. 160). In an economic environment marked by intensive competition between educational institutions, producing and ensuring quality e-Learning programs will be a competitive advantage to attract learners to post secondary institutions (Daniel, 1996; Duderstadt, 1999).</P> <P>In this study we used a credible model, the Demand-Driven Learning Model (DDLM), (MacDonald, Stodel, Farres, Breithaupt, and Gabriel, 2001) and its companion evaluation tool (MacDonald, Breithaupt, Stodel, Farres, and Gabriel, 2002) to design and evaluate an online course. Several data collection methods were used to understand the experiences of key stakeholders in this case study: learners, design team, and facilitators. In addition to adding to the growing knowledge of online learning, our findings highlight additional elements that could be incorporated into the DDLM to further refine the model.</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 | 0,006 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».