Immersive Learning: Using a Web-Based Learning Tool in a PhD Course to Enhance the Learning Experience
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».