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Enregistrement W2786083218 · doi:10.4018/978-1-59140-555-9.ch227

Preparing Faculty for Distance Learning Teaching

2005· book-chapter· en· W2786083218 sur OpenAlexaff
Mohamed Ally

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2005
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistance educationFace (sociological concept)Face-to-faceWork (physics)Transition (genetics)Dual (grammatical number)PsychologyMathematics educationPedagogyMedical educationComputer scienceEngineeringSociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the recent development of delivery and communication technology and the success of distance learning, educational organizations are starting to use distance teaching to reach students so that they can learn anytime and from anywhere (Daniel, 1997). At the same time, businesses and organizations are increasingly using distance learning technology to bring the training to employees rather than send the employees for training. As a result, faculty and trainers are required to make the transition from classroom face-to-face teaching to distance teaching. One of the drawbacks in making the transition to distance delivery is faculty and trainers may not be prepared to function in the new role which is a major challenge for administrators (Agee, Holisky & Muir, 2003). Also, distance teaching is seen as an add-on for faculty in dual mode institutions (Wolcott, 2003), and resources are not available to prepare staff to work in the distance learning setting. At the same time, the commitment to distance learning from senior officials tend not to be as strong when compared to traditional delivery especially in dual mode institutions where there are both face-to-face delivery and distance delivery, and faculty have to teach both classroom delivery and distance delivery (Betts, 1998; Hislop & Atwood, 2000). Hence, it is important that administrators support distance delivery for it to be successful. According to Betts (1998), administrators who show interest in distance learning and who have experience in distance learning will influence faculty to use distance learning methods. To make the transition to distance delivery, training of faculty is important to make sure they are prepared to perform effectively and efficiently so that they can be productive and meet the needs of learners when working in the distance learning environment. The faculty should experience the distance delivery method as a student, and the format of the training should model the distance delivery process (Moloney & Tello, 2003). This entry will describe why training of faculty is important and what type of training should be provided for distance teaching.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0940,057

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,308 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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