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Enregistrement W2346653719 · doi:10.14288/1.0055995

Making sense of converging technologies and new media: a study of distance education course developers

2009· article· en· W2346653719 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Collections · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCourse (navigation)Distance educationComputer scienceSense (electronics)Mathematics educationMultimediaPublic relationsEngineeringPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Distance Education, as it is practiced today in the Western world, is undergoing rapid change. This is no less true within the British Columbia distance education community. This change is due, in part, to the increasing speed of technological innovation, specifically in the convergence between broadcast, telecommunications, and data communications fields (Bates, 1994). Therefore, a research study was conducted to look at the phenomena of converging technologies and new media (CT/NM) and their impact on course development decisions in distance education for adult learners. Specifically, the purpose was to describe how selected distance education course developers were conceptualizing, or making sense, of CT/NM. This study was conducted with eight distance education course developers from two education institutions in the Lower Mainland of British Columbia, Canada between May and June 1999. Five participants were from the Open Learning Agency and three were from University of British Columbia's Distance Education and Technology Unit (DE&T). A qualitative research methodology, based on an interpretive understanding and using participant interviews and document analysis, was applied. Three conclusions emerged from the study. First, the course developers' practices were being affected by CT/NM and as a result, some new planning considerations and four new course development practices were emerging. The four practices were media and technologies replacement, hybrid course development, resource-based course development and structured information. Secondly, the course developers were applying an enhanced systems-based course development model and moving towards a new course development paradigm, based on networked multimedia and using post-fordist production processes. The final conclusion was that there were six specific organizational issues that could enable or impede the success of CT/NM for the course developers in this study. These issues were roles, training and professional development, delivery systems, funding arrangements, intellectual property policies, and new opportunities. Overall, the course developers in this study were making sense of CT/NM within their practices pragmatically, in an incremental and evolutionary way. Based on the conclusions from the study, three suggestions for further study were also provided.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0120,007
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,329 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2009
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