Teaching in Blended Learning Environments: Creating and Sustaining Communities of Inquiry (2013) by Norman D. Vaughn, Martha Cleveland-Innes, and D. Randy Garrison
Notice bibliographique
Résumé
The advent of the World Wide Web has drastically changed the learning environment for students and instructors both inside and outside the classrooms of today's institutions of higher education.The practice of faculty transferring knowledge to their students solely by in-class lectures and discussions has become out dated.In turn, instructors must come to the realization that the Internet, much like overhead projectors and chalkboards of the past, can now be used as a pedagogical tool to increase the engagement of their students in a "community of inquiry," both inside and outside of today's modern classrooms (p.2).In their book, Teaching in Blended Learning Environments: Creating and Sustaining Communities of Inquiry, Norman D. Vaughan, Martha Cleveland-Innes, and D. Randy Garrison build on these arguments and the previous work done by Garrison and Vaughan in their book Blended Learning in Higher Education (2008).Vaughan, Cleveland-Innes, and Garrison offer instructors a step-by-step guide to how blended learning can increase engagement, interaction, and collaboration in higher education.The ultimate goal of the work is to improve teaching in higher education through the development of blended learning environments that focus on design, facilitation, direction, and assessment.This, in turn, will create and sustain productive communities of inquiry that will benefit everyone engaged in positive learning experiences.Teaching in Blended Learning Environments is not solely a treatise on how 21 st -century instructors must use technology for the betterment of the community of inquiry they are attempting to develop.Nor is this a work that dismisses the instructor as the core of the community of inquiry.Instead, this work goes beyond blending face-to-face learning with the use of technology by positioning the instructor as the designer, facilitator, and director of the blended learning environment.The authors provide readers with a step-by-step instructional manual on how to apply the principles of blended learning in practical settings by combining face-to-face learning strategies with online learning strategies.The book begins with seven principles associated with productive undergraduate teaching, which include: 1. Encourage contact between students and faculty; 2. Develop reciprocity and cooperation among students; 3. Encourage active learning; 518
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 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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».