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Enregistrement W2621399254 · doi:10.1080/03098265.2017.1331208

Blended learning with international students: a multiliteracies approach

2017· article· en· W2621399254 sur OpenAlexaffabout
Siobhán McPhee, Graham Pickren

Notice bibliographique

RevueJournal of Geography in Higher Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlended learningDisciplineContext (archaeology)Intercultural learningIntercultural communicationPedagogyInformation and Communications TechnologyEducational technologySociologyCooperative learningMathematics educationTeaching methodComputer sciencePsychologySocial scienceWorld Wide WebGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the use of information and communication technologies (ICTs) continues to transform learning, international migration and the increasing complexity of intercultural exchange and communication continue to do so as well. In this paper, we connect the dots and ask how ICTs can be used to enhance the learning experiences of international students. Using a case study of a new program for first-year international students at a Canadian university, we bring together insights from blended learning and multiliteracies approaches to show how multiple cultural references and multimedia can form the basis for the development of new potentials between learners, knowledge, and disciplinary practice. This involves an analysis of the innovative structure of a two-course sequence in Human Geography, followed by a discussion of student feedback on the model. Based on our results, we conclude that blended learning offers not only a sophisticated approach to multiliteracies in the context of an international student setting, but for teaching students in the social sciences and humanities more broadly.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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