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Enregistrement W2546181404

Strengthening Deeper Learning Through Virtual Teams in E-learning: A Synthesis of Determinants and Best Practices

2016· article· en· W2546181404 sur OpenAlexaffvenue
Joyline Makani, Martine Durier-Copp, Deborah Kiceniuk, Alieda Blandford

Notice bibliographique

RevueInternational journal of e-learning & distance education · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopularitySocial learningOpen learningCooperative learningActive learning (machine learning)PsychologyEducational technologyCollaborative learningLearning sciencesPeer learningKnowledge managementPedagogyComputer scienceTeaching methodSocial psychologyArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globally, e-learning is gaining popularity as its potential contributions to economic and social development are recognised. However, its full potential has not been realised, as most e-learning practices merely replicate traditional existing teaching methods and have not fully exploited the interactive and social components of peer learning. Recently, there has been an increased focus on deeper learning in higher educational settings, in particular, a focus on the skills and knowledge that reinforce each other and together promote deeper learning (Chow, 2010). In other words research shows that to be successful all students must have access to educational opportunities that foster deeper learning. Virtual teams (VT) are said to foster "deeper" learning, but have not been empirically studied in the academic sphere, and little is known about their effectiveness as a learning mechanism in e-learning. In this paper the findings of a systemic review and interpretive synthesis of the body of literature on e-learning and VT are presented. The objective of the study was to identify the core skills and knowledge from research that reinforce each other and together promote deeper learning. The results from this study will strengthen e-learning program planning and delivery within higher education centres that are already engaged in e-learning, as well as convey important best practices for learning centres at the beginning stages of e-learning development. Presented is an e-learning framework, which may serve as the foundation of future empirical studies in e-learning.Résumé Renforcer l'apprentissage plus approfondi en passant par des équipes virtuelles dans l'apprentissage en ligne : Une synthèse des déterminants et des meilleures pratiques À l'échelle mondiale, l'apprentissage en ligne gagne en popularité puisque ses contributions éventuelles au développement économique et social sont reconnues. Cependant, son plein potentiel n'a pas été réalisé, car la plupart des pratiques d'apprentissage en ligne ne font que simplement reproduire les méthodes d'enseignement traditionnelles existantes et n’ont pas pleinement exploité les composantes interactives et sociales de l'apprentissage par les pairs. Récemment, il y a eu une focalisation accrue sur l’apprentissage plus approfondi dans des milieux d'enseignement supérieur, en particulier, l'accent sur les compétences et les connaissances qui se renforcent mutuellement et, ensemble, favorisent un apprentissage plus approfondi (Chow, 2010). Autrement dit, la recherche montre que pour réussir, tous les étudiants doivent avoir accès à des possibilités éducatives qui favorisent un apprentissage plus approfondi. Les équipes virtuelles (EV) sont dites de favoriser l'apprentissage « plus approfondi », mais elles n'ont pas été empiriquement étudiées dans la sphère académique, et on en sait peu sur leur efficacité en tant que mécanisme d'apprentissage en apprentissage en ligne. Dans cet article, les résultats d'une revue systématique et d’une synthèse interprétative de la littérature sur l'apprentissage en ligne et les équipes virtuelles sont présentés. L'objectif de l'étude était d'identifier les compétences de base et les connaissances issues de la recherche qui se renforcent mutuellement et, ensemble, favorisent un apprentissage plus approfondi. Les résultats de cette étude permettront de renforcer la planification de programme et la livraison d’apprentissage en ligne dans les centres d'enseignement supérieur qui sont déjà impliqués dans l'apprentissage en ligne, ainsi que de transmettre d'importantes meilleures pratiques pour les centres d'apprentissage qui en sont aux premiers stades du développement de l'apprentissage en ligne. On présente un cadre de référence d'apprentissage en ligne, qui peut servir de base à de futures études empiriques en apprentissage en ligne.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0130,007
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,334 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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