Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the contributors to a successful online educational program. In particular, it focuses on an online mentoring program called Tracking Canada's Past (TCP) which was implemented in three high schools in British Columbia, Canada, in 2003. Tracking Canada's Past investigated the application of online mentoring in the high school history curriculum through the use of Knowledge Forum® software–a web-based group workspace in which students could share and discuss their ongoing research with their online mentors and other students. The goal of TCP project was to help students understand the concept of history as a discipline through online mentoring and the use of “primary” sources, in addition to standard textbooks. There were 72 students and 16 online mentors involved in this study, approximately one mentor for each group of 5-11 students. Through a series of pre- and post-program surveys and interviews, data were collected on the students' backgrounds, expectations for specific mentoring functions, affective responses to mentoring, and the mentoring functions they recognized receiving. Volunteer mentors were also asked about the mentoring functions and the type of advice they would offer to their students. Findings from this study indicated that students' judgments of a successful online mentoring program were best predicted by the helpfulness of the questions mentors asked, the usefulness of the reading materials and/or web resources they recommended, the helpfulness of mentors in developing questions or ideas to investigate, the level of trust students placed in their mentors, and the helpfulness of the online workspace where students and mentors shared their ideas. These findings suggest that the most important determinants of a successful online mentoring program are those that online program designers have the ability to refine over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».