CVRriculum Program Faculty Development Workshop: Outcomes and Suggestions for Improving the Way We Guide Instructors to Embed Virtual Reality Into Course Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
Experiential education and student engagement are a main source of student attraction and retention in post secondary milieus. To remain innovative, it is imperative that universities look beyond the internet and traditional multimedia mediums and incorporate novel ways and cutting-edge technologies that can drastically change the way students and educators experience learning. The application of technology as an approach to experiential education is becoming more popular and has extensively impacted universities and other higher education organizations around the world. One approach to support this change in education delivery is to use immersive technologies such as virtual reality (VR). Our team has conducted a pilot study that focuses on embedding VR as a medium to teach empathy within higher education milieus. We began the study by conducting a pilot faculty development workshop to provide an understanding of VR and ways it can be embedded as a pedagogical approach to support curriculum design. Five faculty members from a local university were recruited to participate. Outcomes suggest that embedding VR into the curriculum is a feasible approach that provides an engaging learning environment that is effective for teaching an array of interpersonal skills. The workshop laid the foundation for future faculty training programs guiding the use of VR, prompting a dialog regarding plans for future workshops across a pan-university context.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».