Developing Learning Communities Online
Notice bibliographique
Résumé
While online course delivery in higher education has been increasing for several decades, students can face unique challenges in the digital environment. At a small university in Western Canada, online and blended learning have been a major focus for course delivery since 1995. Considering the risk that students could experience a lack of meaningful connection with their fellow students, the university launched a not-for-credit online learning module in 2006 that was designed to provide new-to-program students with resources and activities to encourage learning community development. Since the first module was launched, several programs at the university have adapted the original module to suit their specific needs. In this paper, we explore the experiences of graduate students in three programs over an eight-year period. Students completed surveys focused on the role of three module activities in helping them develop a supportive online learning community. The findings were organized under three areas that revealed elements of the module that worked well, areas for improvement, and suggestions for module additions. The recommendations call for making modules that are not-for-credit, mandatory, support both synchronous and asynchronous collaboration, use only one web-based entry point, consider time zones, and support students’ ability to balance their education with their out-of-school commitments. For those who may wish to include similar activities for their students, we have included a link in the paper to the Open Educational Resource that was developed in support of our research.
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».