Delivering forestry courses online: experiences, lessons learned, and future of forestry online education in the Asia Pacific
Notice bibliographique
Résumé
Innovation in forestry education is needed to address changing contexts of the positionality of forests. This is particularly significant in the Asia-Pacific region, where deforestation and degradation are high. However, the accessibility of high-quality forestry education to address changing regional and global contexts is lacking. A series of innovative sustainable forest management (SFM) open education resource (OER) courses were developed and implemented to improve the accessibility of SFM education to enhance teaching quality, curriculum, and research capacity of universities in the Asia-Pacific Region. To evaluate the SFM-OER program in terms of student experiences, this study investigated student achievement, perceived success of the pedagogical approach and instructional design, and perceived effectiveness of the learning activities in promoting active and transformative learning through the assessment of a 1,191-course feedback survey between 2018 and 2020, including the global pandemic. This study revealed that the program attracted diverse student demographics, including a higher proportion of female students majoring in forestry, ecology, and other environmental studies. Their primary motivation to participate in the courses was to gain international experience, followed by the flexibility of online learning, mandatory course requirements, and earning course credits. Students were satisfied with the Canvas learning management system. Most students spent less than 5 to 10 h of their weekly time in the course and agreed or strongly agreed that the workloads were manageable. Students reflected positively on various learning activities and assignments, such as watching lecture videos, taking quizzes, reading and summarizing, having discussions, and peer review writing. However, they did not clearly prefer specific learning activities, signifying the importance of using diverse learning activities to satisfy diverse individual learning styles in online settings. This analysis contributes to the further development of student-centered pedagogical development for online learning and provides insight into the ways forward for online higher forestry education, while repurposing existing OER courses in a post-Covid-19 era.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».