IDEAS for Transforming Higher Education: An Overview of Ongoing Trends and Challenges
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The recent unexpected impact of the global pandemic on higher education has caused universities, governments, students, and teachers to reexamine all components of existing systems, including how to become more effective and efficient in using technologies for education. We have seen that moving classes online—either blended or fully online—can be done rapidly, but early reports show huge variations in quality, acceptance, completion, and learning. Thus, it is important to examine the existing research literature on pedagogical innovations and practices that use technologies. To understand this complex situation, the present study examines the current technological, organisational, and pedagogical trends and challenges using an exploratory design carried out in three stages. In stage one, a literature review of the academic and grey literature was conducted, identifying 14 trends of interest. These trends were used in a workshop and interview discussion between leading experts in the higher education field. Stage two focused on identifying 108 initiatives that represent these trends. Finally, 30 of these were selected as cases for further exploration in stage three. Using thematic analysis, the 30 cases were condensed into 12 main themes that represent the innovative practices that led to development of the IDEAS framework as a signpost on the roadmap of next-generation pedagogy for transforming higher education. IDEAS is presented in the discussion alongside examples and ways to apply it in higher education contexts.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 découle