Exploring Student Preconceptions of Readiness for Remote-Online Case-Based Learning: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Case-based learning (CBL) is an educational approach where students work in small, collaborative groups to solve problems. Web-conferencing software provides a platform to present information and share concepts that are vital to CBL. Previous studies have found that participants were resistant to change associated with implementing e-learning; however, strategies to reduce this resistance have not been explored. OBJECTIVE: This study was designed to explore student preconceptions and understanding of remote-online case-based learning (RO-CBL). METHODS: The study took place during the Bachelor of Physiotherapy program at Monash University, Victoria, Australia, in 2013. The entire third-year cohort (n=73) was invited to participate. The primary outcome of interest was students' preconceptions of RO-CBL, collected via pre- and posttraining surveys. RESULTS: Of the 73 students, 66 completed both surveys (attrition rate 9.6%). Three key themes relevant to student preconceptions of RO-CBL emerged: flexibility in time and location of CBL, readiness or hesitation to change to a Web-based format, and the value of training in RO-CBL that included a demonstration and trial run. Thirty-four percent of the participants were hesitant to move to an online format. CONCLUSIONS: This study explored students' preconceptions of Web-based learning and evaluated the change in students' attitudes after training. The results suggest that educational designers should not assume that students are confident and competent in applying these technologies to professional educational activities. By identifying students' needs before implementation, training sessions can be designed to target these needs, and improve the understanding of RO-CBL and how it works in practice. This may reduce resistance to change, enhance students' satisfaction, and ultimately improve the learning experience.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».