Educational Experience and Instructional Design Effectiveness Within the Community of Inquiry Framework
Notice bibliographique
Résumé
Within its 20 years of development, the Community of Inquiry (CoI) framework has become the most widely used theoretical framework in e-learning. It is considered in much of the distance education literature to be a robust collaborative-constructivist process model that uses three essential elements to interpret educational experience: cognitive presence, teaching presence, and social presence. Widespread use of the CoI framework has resulted in several criticisms, such as having no guidelines for implementation, no incorporation of assessment and evaluation metrics, and no widespread consensus on the current model’s ability to represent all the contributing factors that promote a positive educational experience. However, there is an opportunity to overcome these shortcomings, some of which may exist, and to use the CoI’s extraordinary strength in creating a positive education experience, by adding instructional design effectiveness. The purpose of this combination of a literature review and opinion is to present the CoI framework and its major controversies to shine a light on its importance as one approach to designing critical parts of e-learning. Additionally, given the CoI’s purpose of creating a positive educational experience, this paper argues to make explicit to instructional designers and instructors the need to address using the CoI framework within an effective overall design.
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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 | 0,105 | 0,217 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».