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Enregistrement W3163485689 · doi:10.1111/bjet.13122

Creating technology‐enabled lifelong learning: A heutagogical approach

2021· article· en· W3163485689 sur OpenAlexaff
Jennifer Lock, Sawsen Lakhal, Martha Cleveland‐Innes, Paula Arancibia, Debra Dell, Noeleen De Silva

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Educational Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Leadership and Innovation
Établissements canadiensAthabasca UniversityUniversité de SherbrookeUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLifelong learningExperiential learningBlended learningEducational technologyComputer scienceSynchronous learningCompetence (human resources)Context (archaeology)Learning sciencesActive learning (machine learning)Instructional designCooperative learningKnowledge managementPedagogyTeaching methodPsychologyMultimediaArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Can a new instructional approach influence lifelong learning and the development of competent lifelong learners? Blended and online learning provides a platform for learning that introduces technological affordance to enable learning. We seek to find an intersection between blended and online learning and lifelong learning through an instructional approach that encourages learners towards management of their own learning. This opens the door to becoming an autonomous, capable, self‐directed lifelong learner. In this context, heutagogy offers an instructional approach that may connect blended and online learning settings with the development of lifelong learning competence. After conducting a systematic literature review using the terms heutagogy, blended and online learning, and lifelong learning, literature that considers how to inspire and build human agency capabilities over the lifespan was chosen for Delphi method expert review. Using this methodology, we explore the possibility that online and blended higher education will contribute, where heutagogical experiences exist, to technology‐enabled lifelong learning. Results corroborate the idea that heutagogy and lifelong learning are intertwined by some common principles and that these are applicable to both blended and online learning settings and lifelong learning. Practitioner notes What is already known about this topic Recent, and what is often continuous, change is impacting all we do, including the design and delivery of education. This change requires new instructional models that improve immediate learning outcomes and prepares learners for learning across the lifespan. The use of instructional processes labeled heutagogy include the opportunity for, and application of, activities of learning self‐direction, ‐determination, and ‐regulation, which can be helpful, even essential, for lifelong learning. What this paper adds This paper identifies an informed perspective, from data, that heutagogical design must be consciously implemented and supported for online and blended learning by instructional designers, instructors, and institutional leadership and infrastructure. It is reasonable to suggest that online and blended learning could contribute, where heutagogical learning opportunities exist, to technology‐enabled lifelong learning. Instructional practices that include choice, flexible or negotiated assessment, facilitation of reflection, learner confidence development, and involvement of the learner in designing their learning can be considered heutagogical. Implications for practice and/or policy Develop policy in support of a change in instructional practice that embraces a heutagogical approach in the design of courses to foster greater self‐directed and lifelong learning. Educational development to support instructors to understand heutagogy and how it can be applied in the design and delivery of blended and online learning to foster technology enabled lifelong learning. With the implementation of a heutagogical approach, student orientation along with purposeful scaffolding needs to be implemented to support students as they become more autonomous learners in technology‐enabled settings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0060,025
Communication savante0,0140,016
Science ouverte0,0020,018
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations66
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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