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Enregistrement W2408113162 · doi:10.21432/t2r890

Web 2.0 and Social Media Connecting Learners in Self-Paced Study: Practitioners’ Perspectives | Le Web 2.0 et les médias sociaux reliant les apprenants dans l’étude à leur rythme : points de vue de praticiens

2016· article· en· W2408113162 sur OpenAlexaffvenue
Janice K. Thiessen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Learning and Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpen universityPsychologyHumanitiesComputer scienceSociologyDistance educationPedagogyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Distance learners determine the time and place for their studies—those engaged in self-paced study may also choose the rate at which they proceed through their courses. However, it is difficult to incorporate purposeful learner-learner interaction into self-paced study. A multiple-case study included three open universities with in-house design and development of self-paced undergraduate courses. Data was gathered from in-depth interviews with course developers (academics and learning/teaching specialists), self-paced course materials, and institutional documents. This article reports on the ways in which these course designers and developers are making use of Web 2.0 and network-based approaches to encourage open, social forms of learner-learner interaction in self-paced courses. Les apprenants à distance déterminent à quel moment et à quel endroit ils étudient. Ceux qui étudient selon leur propre rythme peuvent aussi choisir la vitesse à laquelle ils progressent dans leurs cours. Il est toutefois difficile d’intégrer une interaction significative entre les apprenants dans les études adaptées au rythme de l’élève. Une étude de cas multiples a été menée auprès de trois universités ouvertes qui conçoivent et développent à l’interne des cours de premier cycle selon le rythme de l’apprenant. Des données ont été recueillies à partir d’entrevues approfondies avec les développeurs de cours (professeurs universitaires et spécialistes pédagogiques), du matériel des cours selon le rythme de l’apprenant et de documents provenant des établissements. Cet article rapporte les façons dont ces concepteurs et développeurs de cours utilisent le Web 2.0 et les approches en réseau pour favoriser des formes ouvertes et sociales d’interactions entre les apprenants dans les cours que ceux-ci suivent selon leur propre rythme.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,710
Score d'incertitude au seuil0,920

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,287 · 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.

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
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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