Synchronous and Asynchronous Teaching: Realigning Teaching Approaches to a VUCA World
Notice bibliographique
Résumé
The pandemic brought many challenges, stress and difficulties and, for many individuals and institutions, an unprecedented uncertainty levels. Many countries are still moving from relaxing to tightening lock-downs. While causing major disruptions, VUCA situations provide important and acute lessons. Our symposium brings together an international group of authors whose four papers (spanning quantitative, qualitative and case study methodologies) that investigated how students, academics and business schools responded to the challenges brought by the pandemic. The four papers discuss complimentary issues: Swiss school faculty emotional reactions and gaining resilience; the challenges that lecturers in Canadian business schools using Experiential Learning faced when attempting to translate those methods to the virtual classroom; how lecturers used a Transformative Learning Pedagogy approach to design a doctoral research methods course delivered online in the US; and an analysis of several ethical dilemmas that faced a leading Indian business school and how they were met. The insights that these scholars bring are relevant not only for the changes in teaching modes brought about by the pandemic but for a host of unexpected situations faced in an increasingly VUCA world. Exploring the Lived Experiences of Faculty Negotiating the Challenges of Remote and HyFlex Delivery Presenter: Ruth Puhr; Les Roches Global Hospitality Education Presenter: Rachel Germanier; Les Roches Global Hospitality Education The Experience of Integrating Experiential Learning into Online Courses amid the Covid-19 Pandemic Presenter: Melanie Ann Robinson; HEC Montreal Presenter: Marine Agogue; HEC Montreal Presenter: John Edward Fiset; Memorial U. of Newfoundland Presenter: Chantale Mailhot; HEC Montreal On Becoming a Qualitative Researcher: Transformative Learning Pedagogy in an Online Research Course Presenter: Kathy Dee Geller; Fielding Graduate U. Presenter: Kristine Lewis Grant; Drexel U. Presenter: Joy C. Phillips; Drexel U. Moral and Ethical Dilemmas during the Rapid Transition to Synchronous Online Teaching Presenter: Vasanthi Srinivasan; Indian Institute of Management, Bangalore Presenter: Sourav Mukherji; Indian Institute of Management, Bangalore
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».