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Enregistrement W2766691502 · doi:10.28945/3732

Immersive Learning: Using a Web-Based Learning Tool in a PhD Course to Enhance the Learning Experience

2017· article· en· W2766691502 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Information Technology Education Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningCollaborative learningEducational technologyActive learning (machine learning)Cooperative learningComputer scienceSynchronous learningLearning sciencesConstructivist teaching methodsConstructivism (international relations)Peer learningTeaching methodMultimediaKnowledge managementPsychologyMathematics educationArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim/Purpose: Teaching and learning is no longer the same and the paradigm shift has not settled yet. Information technology (IT) and its worldwide use impacts student learning methods and associated pedagogical models. Background: In this study we frame immersive learning as a method that we believe can be designed by pedagogical models such as experiential, constructivist, and collaborative elements. We also present a peer-to-peer interactive web based learning tool, designed and implemented in-house with immersive learning features. Methodology: We conducted an exploratory research with a Ph.D course on “pedagogical methods” where 9 doctoral students were tasked to follow the peer-to-peer 3 phase process in their learning. Contribution: We found the peer-to-peer does favor experiential, constructivist, collaborative learning, which contributes into the use of immersive learning as an important learning style for the future. Findings: This study investigated different ways to measure students’ collaboration, constructivism through their peer evaluation scores and performance in an immersive learning environment by taking the roles of teacher, evaluator, and learner. Recommendations for Practitioners: An in-depth understanding of immersive learning methods allows the application of Experiential Immersive Learning (EIL) in various disciplines of professional training, which can increase performance and engagement. Recommendation for Researchers: It is necessary and advantageous for a researcher to view in-depth the process of students’ learning, to have the ability to quantify, analyze each individual’s contribution, and to observe via Information Technology the collaborative aspects of learning. Impact on Society: By observing an effective methodology in learning, this allows us to understand how knowledge is created throughout different disciplines. Future Research: Further studies should be made to adjust and polish our understanding of the peer-to-peer tool in order to gain a deeper understanding of customized learning.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,391 · 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