Constructing Quality Feedback to the Students in Distance Learning: Review of the Current Evidence with Reference to the Online Master Degree in Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: It was a challenge to design a feedback pathway for distance learning course that deals with complexand ambiguous clinical subject like organ transplantation. This course attracts mature clinicians (n=117 spread overthree modules) from 27 countries where in addition to the time and zone barriers; there are cultural, institutionalbackground and also ethnic barriers. In addition to the challenges faced in designing the curriculum and assessmentthat match this diverse group of students, we have to deliver a quality feedback to achieve our leaning objective. Howwould we construct and deliver this feedback to students you have not seen (in a virtual classroom) and may be on adifferent continent of this busy planet?Methods: We analysed the published data on feedback with reflection on the nature of this course and the pedagogyused while considering the diversity of the students joined this courseConclusion: In this distance-learning course constructing a quality feedback to the students is more technicallydemanding compared to a traditional course. Students in distance learning need much more support and feedback thanin a traditional course. There is a potential threat that these students feel isolated in their own online world and may notengage with this virtual educational environment properly.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».