Online Learning as the Catalyst for More Deliberate Pedagogies: A Canadian University Experience
Notice bibliographique
Résumé
This chapter explores issues of quality teaching, learning, and assessment in higher education courses from the perspective of teaching fully online (polysynchronous) courses in undergraduate and graduate programs in education at a technology university in Ontario, Canada. Online courses offer unique opportunities to capitalize on students’ and professors’ digital capabilities gained in out-of-school learning and apply them to an in-school, technology-enabled learning environment. The critical and reflective arguments in this paper are informed by theories of online learning and research on active learning pedagogies.Digital technologies have opened new spaces for higher education which should be dedicated to creating high-quality learning environments and high-quality assessment. Moving a course online does not guarantee that students will be able to meet the course outcomes more readily, however, or that they will necessarily understand key concepts more easily than previously in the physically copresent course environments. All students in higher education need opportunities to seek, critique, and construct knowledge together and then transfer newly-acquired skills from their coursework to the worlds of work, service, and life. The emergence of new online learning spaces helps us to reexamine present higher education pedagogies in very deliberate ways to continue to maintain or to improve the quality of student learning in higher education.In this chapter, active learning in fully online learning spaces is the broad theme through which teaching, learning, and assessment strategies are reconsidered. The key elements of our theoretical framework for active learning include (1) deliberate pedagogies to establish the online classroom environment; (2) student ownership of learning activities; and (3) high-quality assessment strategies.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,050 | 0,018 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».