An examination of teachers’ strategies to foster student engagement in blended learning in higher education
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
This qualitative study examined how teachers fostered student engagement in blended learning (BL), i.e., blended, blended online, and blended synchronous courses that combine synchronous and asynchronous activities. Twenty semi-structured interviews with teachers in various disciplines, at the undergraduate or graduate level in four universities, were conducted and analyzed using an inductive approach. Therefore, the study proposed a broad and comprehensive picture of teachers' strategies to enhance student engagement in BL, that were classified in three meta-categories concerning (i) the course structure and pace; (ii) the selection of teaching and learning activities; and (iii) the teacher's role and course relationships. Strategies were also linked with student engagement dimensions (behavioral, emotional, cognitive), whenever possible. The findings particularly emphasized the importance of a well-structured and -paced course, fully exploiting and integrating synchronous and asynchronous modes of BL. Clearly communicating how the course would unfold and corresponding expectations as well as establishing trusting relationships at the beginning of the semester also appeared as key to foster student engagement in BL. The use of various digital tools was also highlighted to promote student behavioral and emotional engagement at the undergraduate level, whereas cognitive and emotional engagement of graduate students was mainly targeted through experience-sharing and learning co-construction between students.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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