Enhancing Virtual Teaching and Learning through Connectivism in University Classrooms
Notice bibliographique
Résumé
It is argued that teaching and learning in the 21st century rely heavily on technology, especially in university classrooms. This theoretical paper contends that for students to be successful in university classrooms in the 21st century, both lecturers and students should effectively resonate with technology. This paradigm shift is not without one or two challenges which must be addressed since teaching and learning through technology has come to stay. Therefore, this study presents the proponent of connectivism theory to enhance virtual teaching and learning in university classrooms. The study is located within a transformative worldview and derives its argument from a theoretical viewpoint by positioning connectivism as a tool to enhance teaching and learning in 21st-century university classrooms. Conceptual analysis was employed to argue the place of connectivism as a tool to enhance virtual classrooms in universities. The connectivism theory was presented, and its assumptions were argued in relation to how it could be integrated into university classrooms. The study concludes that the diversity of nodes' interconnections, coherence of things and adaptation to constant change are dimensions that could enhance virtual classrooms. Therefore, concerted efforts of both lecturers and students in universities to improve these dimensions to transform virtual space in university classrooms.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».