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Enregistrement W3041574562 · doi:10.11575/prism/37985

Designing a Protocol for Developmental Observation of Online Teaching

2020· dissertation· en· W3041574562 sur OpenAlexaboutno aff
Flora Mahdavi

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Learning Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)Computer scienceMathematics educationPsychologyMedicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many higher education institutions in Canada have identified a lack of professional development and pedagogical support for faculty and their resistance as significant barriers to implementation and growth of online education. This study focused on the observation of online teaching as a way of providing ongoing pedagogical support to online instructors to enhance their professional development. Though teaching observation in face-to-face classrooms for purposes of evaluation or development has received extensive attention from scholars, this method of support in the online learning environments is novel and understudied. Using an iterative design-based research methodology, a protocol for developmental observation of online teaching (DOOT) was designed, refined and evaluated. This process aimed to respond to the question of how such a protocol supports the professional growth of online instructors at a community college setting. The study was conducted at a community college in Western Canada involving the participation of online instructors from the School of Business of the college, as observed instructors, and educational developers from the Teaching and Learning unit of the college, as observers. During different stages of the study, participants provided feedback on the feasibility of the DOOT Protocol, identified their contextual needs, and took part in piloting the initial Protocol and evaluating the Protocol at the last phase of the study. The six key elements of the DOOT Protocol were identified as 1) a clear developmental purpose, 2) clarity of process design and scope, 3) a definition of observable online teaching, 4) observer skills and orientation, 5) engaging in critical reflection, and 6) planning follow-up steps. To effectively facilitate the DOOT process, educational developers need to have skills and knowledge in theory and practice of online teaching, navigating technology that is the medium of the online education, and facilitation. Though all participants reported benefits from taking part in the DOOT observations during the pilot and evaluation of the Protocol, critical reflection and successful follow-up planning was evident when online instructors recognized reflection as a means for incremental improvements and educational developers demonstrated strong facilitation skills. The main contribution of the study is an evidence-based protocol that could be used for developmental observation of online teaching within a relatively short time frame that leads to incremental developmental plans. This study has responded to the challenge of elasticity of time in observation of online teaching, which is not limited to the traditional classroom time frames. Further, observable online teaching for the context of the study was defined based on the Community of Inquiry (CoI) theoretical framework for online education (Garrison, Anderson, & Archer, 2000). More research in other contexts can increase transferability of the findings of this study to other types of higher education institutions to adopt the DOOT Protocol as a means for providing ongoing pedagogical support to online instructors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,231
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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