A Case Study on How Distance Education May Inform Post-Pandemic University Teaching
Notice bibliographique
Résumé
Higher education recently found itself in the unprecedented situation of being forced to rapidly switch to online education as a demand of the COVID-19 pandemic. The aim of this article is to compare and contrast the experiences of university tutors who teach in two distance education universities with those who teach in a traditional university concerning their online lessons during lockdown. Forty university tutors participated in a survey to capture their teaching experiences. The survey was based on the transactional distance theory. Both qualitative and quantitative data were collected from both groups. Analysis of the quantitative data indicates no significant differences between the two groups in scores regarding course structure flexibility and the degree of student autonomy; however, significant difference with a high effect size was found regarding instructional dialogue, in favor of the distance tutors’ group. Thematically analyzing the qualitative data allowed the researchers to group the data into three main themes focused on how the instructional dialogue was manifested in the classes of both groups: (a) the learning design approach adopted, (b) the tutor-led interaction for student support, and (b) learner-to-learner communication and the sense of an online community. Ensuing recommendations involve adopting social-constructivist approaches that can sustain high-quality instructional dialogue in online learning settings and creating distance education faculty development programs in traditional universities that will help tutors support dialogical forms of online pedagogy.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».