Evaluating a blended degree program through the use of the NSSE framework
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The purpose of this student‐faculty partnership research study was to evaluate the effectiveness of a blended four‐year Bachelor of Education Elementary Program at a Canadian university using the National Survey of Student Engagement (NSSE) framework. Data was collected from the first graduating cohort of students from the B.Ed. program in partnership with four Undergraduate Student Research Assistants (USRA). The students in this study completed online surveys and participated in focus groups at the end of their first and fourth years in the program. The study participants provided recommendations for improving the quality of the program based on the five NSSE benchmarks and the use of digital technologies. The main recommendations that emerged from this study were that student and faculty interactions, outside of the classroom, could be enhanced through the use of web‐based conferencing tools to support “virtual” office hours. Course assignments that incorporate peer mentoring activities through the use of social media applications could provide richer opportunities for active and collaborative learning. Creating more intentional connections between academic coursework and field placements through the use of Google applications could help to strengthen the relationship between theory and practice in the program. Enriching educational experiences could be expanded through the use of social media applications to promote and communicate student led academic and social events. A supportive campus environment could be improved by the development of a digital “road map” and co‐curricular record for the program.
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.
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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle