Online Evolution: Advantages and Challenges of Online Course Components
Notice bibliographique
Résumé
Abstract –"For a Copernican revolution to take place it does not matter what means are used provided this goal is achieved: a shift in what counts as centre and what counts as periphery." – Bruno Latour [1] As Michael Wesch pointed out in his 2008 talk at the University of Manitoba, "A Portal to Media Literacy," the conventional lecture hall set-up reinforces an authoritarian view of education as the passive reception of scarce and valuable bits of information. [2] This is the opposite of the exploratory, questioning discovery we would like our students to has as their learning experience. The problem of the conventional lecture hall is, as well, exacerbated in large classes of 800 or more students. However, the evolution of media, from television through to online media of today, has created opportunities, challenges and obstacles that lecturers today continue to experiment with to create relevant, interactive classes - of whatever size.
 At the same time, the numbers of students who can be reached with Massive Open Online Courses (MOOCs) dwarfs even our largest lecture courses and there are definite advantages that can be gained through online learning - reaching people in remote areas, enabling working people to take courses, providing credible, university-level information to any curious person who wants to learn. And while so far MOOCs may not have been uniformly living up to their promise, we do have evidence that students are using them to augment their lecture experience.
 This teaching case will investigate how one large first year design/communication course has slowly incorporated online elements to shift the power dynamic from the instructor as centre of focus to the student and their learning experience as central. Begun simply, in the beginning, with audio capture of lectures, we have moved on to video lecture capture, live and recorded online help session, and supplementary videos. This last, importantly, are developed not only by the lecturers, but by interested Teaching Assistants (TA) and even students still in the course. We are, step-by-step, finding the components that will best allow students to be able to construct their own learning experience.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».