The Use of e-Learning in Vocational Education and Training (VET): Systematization of Existing Theoretical Approaches
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
Vocational education and training (VET) has been facing a lot of challenges lately in the context of geostrategic forces that are shaping our world. Recent technological changes, combined with shifts in global economic power, accelerating urbanization, and demographic changes have put pressure on the VET to become more responsive to the needs of the labour market and society. E-learning has been seen as an effective way of improving the quality of teaching and learning in VET schools due to its various forms. Nevertheless, there has been some disagreement in the litearture on the advantages and disadvantages of the use of of e-learning in VET. Besides, some studies recently reported a decline in enthusiasm about the effects of e-learning in companies. In order to closely examine the effects of e-learning in VET, we conduct a literature review. We then carry out a discussion of the pros and cons with the aim of developing suggestions for the better use of e-learning in VET. The results of the litearture review show that learners and providers of e-learning benefit from it in different ways. In order to minimise the risks involved in using e-learning, a mixture of online and face-to-face events could be used, and adjusted pedagogical concepts should be designed and developed explicitly for e-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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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