Comparative Analysis of Pedagogical Strategies Across Disciplines in Open Distance Learning at UnisaODL at Unisa
Notice bibliographique
Résumé
Re-engineering technological strategies in teaching and learning in an open distance learning (ODL) environment is paramount as the demand for access to quality higher education escalates drastically on a year to year basis. The organisational framework requires change in order to accommodate the increasing number of students. In view of the changing higher education landscape and the increase in the number of students qualifying for higher education acceptance, open distance education has been opened to residential institutions. Despite the fact that demands is greater than supply in the higher education sector, the University of South Africa (Unisa), in reaction to the “competitive threat,” has embarked on the re-evaluation of ODL as a component of its teaching and learning methodology. Unisa focussed on its pedagogical approaches as a primary means of maintaining its competitive edge. The challenges in the higher education sector are also attributed to the basic education sector that does not prepare students sufficiently for higher education. ODL, if applied appropriately, could be a strategy to address the issues of access, equality, and equity in a democratic South Africa. Pedagogical strategies that are functional and appropriate need to be applied in the higher education sector. Hence the research question is to determine what ODL strategies can be implemented to ensure that students are on par with traditional universities. Therefore, this paper explores the pedagogical strategies that colleges may use with the intent to improve delivery of teaching and learning in an ODL environment.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».