New Solutions, New Barriers: Current Uses of the Web in Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the use of network technologies in higher education and explores how adaptable network tools are for particular learning and teaching environments. The study included a review of the literature describing World Wide Web use to support learning in postsecondary courses in the United States and Canada. Additionally, interviews were conducted with 16 students in three classes at two institutions in which Web technology was used, as well as with four instructors. Data examined included student profiles, class topic, network tool, pedagogical tool, context, adaptable system components, educational purpose, and evaluation. The study found Web-based learning at all levels (undergraduate, graduate, professional) and in many different kinds of institutions, with the majority of courses concentrated in scientific and technical subject areas, which do not include many students with identified special needs. Instructors most often use the Web to enhance communication with students; to provide links to outside resources; and to post course information. Teachers struggle to meet students' differing needs because development of Web-based material is so time-consuming. Appended are a list of the literature reviewed, questions applied to the literature review, and interview protocols. (Contains 35 references.) (SM) Reproductions supplied by EDRS are the best that can be made from the original document. New Solutions, New Barriers: Current Uses of the Web in Higher Education
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».