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Enregistrement W2173749518 · doi:10.21432/t2np62

The Challenge of Designing Blended Courses: From Structured Design to Creative Faculty Support! | Les beaux défis du design de cours hybrides : du design structuré à l’accompagnement créatif !

2015· article· en· W2173749518 sur OpenAlexaffvenueabout
Catherine Carré

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Learning and Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCertificateInstructional designFlexibility (engineering)Blended learningClass (philosophy)Mathematics educationComputer scienceEngineering managementEngineeringMultimediaEducational technologyPsychologyManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This case study deals with the implementation of an e-learning program in a business school in Canada. Cabot Business School decided to offer the program in a blended format so as to increase the flexibility of the program for clientele enrolled in the undergraduate certificate program. A pilot was initiated in 2009 starting with four hybrid courses. Now, three years later, 35 courses are being offered in blended mode by lecturers and a handful of professors who, for the most part, had no previous experience teaching online. Given the rapid development of this program, this case deals with how the instructional designer, without the benefit of any additional resources, managed to juggle both the development of the certificate program as well as parallel projects. The issues encountered deal with the extent to which the instructional designer can support faculty who are converting their courses from in-class to online, one of the main design challenges encountered by faculty. This case describes training strategies and implemented solutions provided by the instructional designer as well as the results obtained, faculty perceptions, and food for thought on the possible evolution of the role of the instructional designer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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