Navigating Digital Environments One Step at a Time During COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 pandemic turned the world upside down in many ways and forced universities worldwide to reconsider established practices. As an Asia-Pacific institution with research, learning and teaching activities across two countries, James Cook University (JCU) Singapore was no stranger to digital learning and had well-established, blended-learning policies (JCU, Blended learning design cycle, https://www.jcu.edu.au/__data/assets/pdf_file/0004/227866/JCU-Blended-Learning-Guide-2015.pdf , 2014) in place, based on constructive alignment of learning objectives, teaching methods, and assessment. This retrospective chapter examines the impact of the pandemic on learning and teaching and discusses how the experience shaped student-centric digital environment where students are actively engaged in reflecting on their learning as well as in the construction of knowledge—the impact on academic culture, social activities, collaborative efforts, and professional learning, both in and out of the classroom. Our considerations for quality digital learning design are informed by collaborative constructivism. and collective learning. From the institution’s reflective approach to crisis management emerged new processes and standards for digital learning that present opportunities for holistic digital transformation in Higher Education (HE) to policy makers and faculty.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».