Benefits and Challenges of Technology-Enabled Learning using the Community of Inquiry Theoretical Framework
Notice bibliographique
Résumé
The Introduction to Technology-Enabled Learning (TEL) MOOC was intended to engage teachers worldwide who work in any level of education and are interested in technology-enabled learning and open educational resources. This paper investigates the response by participants to the content presented in week one on the Community of Inquiry (CoI) model, in particular, the benefits and challenges of using the CoI framework with in the classroom, whether it is online, blended or face-to-face. Titre: Benefices et defis des technologies pour l’apprentissage selon le cadre theorique de la communaute d’apprentissage L’introduction du MOOC sur les technologies pour l’apprentissage visait a engager des enseignants du monde entier qui, quel que soit le niveau auquel ils enseignent, s’interessent aux technologies pour l’apprentissage et aux ressources educatives libres. Cet article traite de la reponse donnee par les participants au contenu presente dans la semaine une, sur le modele de la communaute d’apprentissage, en particulier les benefices et defis accompagnant l’usage du cadre de la communaute d’apprentissage dans la salle de classe, que cela soit en ligne, hybride ou face-a-face. Mots-cles: CLOMs, Communaute d’apprentissage, Technologies pour l’apprentissage
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».