Levels of interest among prospective and enrolled undergraduate students in learning through online and blended modes
Notice bibliographique
Résumé
In many developing countries, at least in Africa, many colleges and universities continue to deliver undergraduate level education in the in-person, face-to-face, mode. Many of these institutions are slow in adopting and embracing the online learning mode. This study investigated levels of interest among prospective and enrolled undergraduates for the full-online or blended learning mode. The study also assessed the factors that stimulated the interest of these groups for the preferred delivery mode. Based on a sample of 414 prospective and enrolled undergraduates from private and public colleges and universities in the context of Botswana, and using a survey design that involved questionnaires, and regression analysis, the study found that majority (56%, n=414) of the sample was interested in and preferred some form of online or blended learning, compared to the face-to-face learning mode. The proportion of individuals with keen interest in the blended learning mode, at undergraduate level, is surprisingly high. The motivational drivers for the student choice are linked to greater flexibility and convenience, and perceived better opportunity for interactions with professors and classmates (OR=10.9; 95% CI: 5.4 – 22.1). The COVID-19 outbreak and the requirements for social distancing may have also accounted for the level of interest reported. The findings have major significance for curriculum design and development, instructional design in higher education, education technology infrastructure development, and long-term enrolment planning.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».