The Relationship between Instructors, Academic Leaders, and Educational Developers in the Development of Online Teaching Capacity
Notice bibliographique
Résumé
Online learning is expanding rapidly among higher education institutions; this requires faculty members to be prepared to teach in online environments. While some may have experience with online teaching and learning, others may feel the need to enroll in educational development programs to help them develop their competence and confidence in teaching online. Using an instrumental single case study approach, this research sought to understand the ways in which instructors from a professional faculty of a western Canadian university developed their capacity to teach online. The following question guided the inquiry: how does the relationship between instructors, academic leaders, and educational developers influence the process of online teaching capacity building in a professional faculty at a western Canadian university? Participants of this study included instructors and academic leaders of a professional faculty, and educational developers working at the university’s centre for educational development. Data were collected using interviews, surveys, and document analysis. Three key findings emerged from the analysis of the data: 1) how technological and pedagogical considerations affected online teaching and its capacity-building processes; 2) initiatives used by instructors to build their online teaching capacity, and 3) factors that influenced the processes for online teaching capacity building. These findings point to the need for synergetic relationships between online instructors, academic leaders, and educational developers for the development of online teaching capacity-building processes and practices that create the conditions for meaningful student 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 | 0,012 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».