A Historical View of Library Instructional Podcasts Demonstrating They Were Beneficial to Students and Staff at a New Zealand College of Learning
Notice bibliographique
Résumé
A Review of: Jowitt, A. (2008). Perceptions and usage of library instructional podcasts by staff and students at New Zealand’s Universal College of Learning (UCOL). Reference Services Review, 36(3), 312–336. https://doi.org/10.1108/00907320810895396 Abstract Objective – To examine usage of a specific set of library instructional podcasts and the potential of the format for effective library instruction. Design – Concurrent mixed methods survey. Setting – Multiple campuses at a polytechnic college in New Zealand. Subjects – A total of 86 self-selected, non-random students and staff. Methods – Web-based survey, piloted before a broader launch, with open and closed questions in one survey instrument (SurveyPro) regarding six sample podcasts accessible via the college’s library website. The researcher used closed questions to gather quantitative data with Likert and verbal frequency scales and used concurrent triangulation to ensure balance with qualitative open-ended question responses for proper later interpretation. Main Results – Of the 86 participants in the study, 71.1% responded that the five library podcasts were “very good.” The study determined that the most useful podcast was called “My account” and helped students and staff activate and use their library accounts. Overall, students enjoyed the five library podcasts slightly more than staff. The orientation walking tour was the least popular podcast. The researchers hypothesized that this was because the podcast did not fit the users’ preferred medium, which was computer based. Even listeners who owned a portable media device preferred using a media player on their computer to access the podcasts. The participants preferred to listen to the podcasts during the day. The participants found that the 24/7 availability and the ability to listen to the material repeatedly were particularly helpful features. Conclusion – Based on the research results, students and staff found library instructional podcasting advantageous because of its ease of access and constant availability. Some participants mentioned ways to improve the quality of the podcasts, but they found them to be an effective new medium overall. Additional research is needed to evaluate podcasts as an instructional medium.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,063 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».