Case Studies of Implementing Writing Courses Online in Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
Reports of online writing courses at universities provide isolated experiences rather than multiple-case comparisons. This study uses activity theory to explore the nature of successful developments of four online writing courses in higher education. Universities desire online learning to meet strategic and accessibility needs. Faculty may lack skills and resources but administrators can provide supportive environments. Online learning risks higher dropouts and simplistic pedagogies, but effective design encourages productive interactions and ongoing course improvements. Six reported cases described online writing courses that either preserved classroom writing pedagogies, or addressed systemic dysfunctions in classroom courses. This qualitative study uses a convenience sample of four case studies recruited from online university courses in technical or professional writing in the United States and Canada. Information was collected through interviews with instructors and available personnel, course walkthroughs and artifacts. Cases were analyzed using activity theory. Cases consisted of undergraduate and graduate courses in technical or educational writing, legislative drafting, and proposal writing. The courses were ongoing activity systems constrained by professor experience and source materials, but subject to structural tensions that resulted in expanded motivations for access, achievability, and community integration. Stakeholders can recognize the impact on design from the reason the course was requested, professor independence, existing course materials, and ongoing measurement. The small sample was suitable for generating theory but not statistical generalization. Future research can explore courses in other countries and languages, writing disciplines, and institutions.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».