Immersive Learning: Using a Web-Based Learning Tool in a PhD Course to Enhance the Learning Experience
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
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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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle