Looking Back and Looking Forward
Notice bibliographique
Résumé
Using an engagement in research approach this article explores the landscape of blended learning in higher education over the last decade by comparing the results of a critical literature review by Vaughan to an instrumental case study that identified key factors that led to the implementation of a blended learning initiative in one medium sized Canadian university. Findings indicate that although students still prefers the time flexibility of blended learning, there are major differences between undergraduate and graduate students and their motivation for choosing this pedagogy. Professors also find increased teacher-student interactions using a blended learning format but acknowledge more support for course redesign and better professional development and training. From an administrator's viewpoint, one of the main challenges occurred at the individual faculty level in trying to communicate the definition of blended learning to professors. As a way of looking forward, interviews with experts from various Ontario universities and a survey of university personnel from across the country provided some initial insights. A discussion situates the findings using the theoretical lens of andragogy, self-directed learning, the community of inquiry framework, and points to a possible range of additional research questions for blended 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 | 0,014 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,017 |
| Communication savante | 0,024 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,008 |
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 ».