Faculty Perceptions of Online Education and Technology Use Over Time: A Secondary Analysis of the Annual Survey of Faculty Attitudes on Technology from 2013 to 2019
Notice bibliographique
Résumé
Research on faculty use of technology and online education tends to be cross-sectional, focusing on a snapshot in time. Through a secondary analysis of the annual Survey of Faculty Attitudes on Technology conducted by Inside Higher Ed each year from 2013 through 2019, this study investigated changes in faculty attitudes toward technology and online education over time. Specifically, the study examined and synthesized the findings from surveys related to attitudes toward online education, faculty experiences with online learning, institutional support of faculty in online learning, and faculty use of technology. Results showed a low magnitude of change over time in some areas (e.g., proportion of faculty integrating active learning strategies when converting an in-person course to a hybrid/blended course) and a large magnitude of change in other areas (e.g., proportion of faculty who believe that online courses can achieve the same learning outcomes as in-person courses). These results reveal that, prior to the widespread shift to remote and online learning that occurred in 2020 because of the COVID-19 pandemic, faculty perceptions of technology and online learning were static in some areas and dynamic in others. This research contextualizes perceptions towards online learning prior to the pandemic and highlights a need for longitudinal studies on faculty attitudes toward technology use going forward to identify factors influencing change and sources of ongoing tension.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».