Multidisciplinary Team-based Model for Faculty Supports in Online Learning
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the experiences of three new online instructors supported by a multidisciplinary, team-based model of course development and how their experiences may transform their knowledge of teaching and learning. In-depth, individual interviews with instructors during the course development process provided insights into participants’ perspectives. Analysis reveals faculty reflected positively on the overall development process and that they intend to incorporate new understandings in future course design, suggesting that the model provides a solid foundation for online course development and faculty support. Based on a cross-case analysis using Cranton’s (2002) adaptations to transformative learning theory, findings indicated the importance of critical reflection and discourse during the course development process. Lastly, the need for development teams to acknowledge time-management concerns and to consider instructors as novice learners is recognized as an essential requirement to online course development. 
 
 La présente étude se penche sur l’expérience de trois nouveaux instructeurs en ligne utilisant un modèle d’élaboration de cours multidisciplinaire fondé sur le travail d’équipe. Nous nous demandons comment cette expérience est susceptible de transformer leur connaissance de l’enseignement et de l’apprentissage. Des entrevues individuelles approfondies avec les instructeurs pendant l’élaboration des cours nous ont permis d’observer le point de vue des participants. Selon notre analyse, les enseignants ont formulé des réflexions positives au sujet du processus d’élaboration dans son ensemble. Ils ont dit vouloir incorporer leurs nouvelles connaissances dans la conception de leurs cours à l’avenir, ce qui suggère que le modèle constitue une assise solide pour l’élaboration de cours en ligne et pour le soutien des enseignants. Fondés sur une analyse transversale faisant usage des adaptations de Cranton (2002) aux théories de l’apprentissage transformationnel, nos résultats mettent en relief l’importance de la réflexion critique et du discours dans le processus d’élaboration des cours. Enfin, nous prenons acte du fait que l’équipe d’élaboration des cours doit prendre en compte les préoccupations en matière de gestion du temps et doit considérer les instructeurs comme des apprenants débutants. Ce sont là des exigences essentielles pour l’élaboration de cours en ligne.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».