Using the 3E Framework in Promoting Adult Learners’ Success in Online Environments
Notice bibliographique
Résumé
The growth of technology has facilitated a rapid expansion of online learning opportunities in postsecondary education, where adult learners are availing themselves of these classes and programs. To facilitate the success of adult learners in online environments, instructors must consider the learning characteristics of adult learners and intentionally design courses that leverage their strengths while addressing their challenges. The purpose of this paper is to utilize the 3E framework to analyze the implementation of e-learning technologies in order to achieve those goals. In this conceptual paper, first the 3E framework is described, and then the literature on adult learning in online environments is presented using a qualitative meta-synthesis approach. The 3E framework is then applied to examine e-learning technologies to highlight the implications this lens may have in the design and implementation of these technologies. La croissance de la technologie a facilité l’expansion rapide des occasions d’apprentissage en ligne dans le monde de l’éducation postsecondaire, où les adultes se prévalent de ces cours et ces programmes. Afin de promouvoir la réussite des apprenants adultes dans ces environnements en ligne, les instructeurs doivent tenir compte des caractéristiques d’apprentissage des apprenants adultes et ensuite concevoir des cours qui exploitent leurs forces tout en abordant leurs points faibles. À cette fin, la présente recherche emploie le cadre 3E (en anglais enhance, extend, empower: améliorer, accroitre, autonomiser) pour analyser la mise en œuvre de l’apprentissage électronique. Cet article conceptuel commence par décrire le cadre 3E pour ensuite présenter, par une synthèse méta-analytique et qualitative, la recherche portant sur l’apprentissage par les adultes dans les environnements en ligne. Par la suite, le cadre 3E est appliqué à l’étude des technologies en ligne pour mettre en valeur les incidences que pourraient avoir cette perspective sur la conception et la mise en œuvre de ces technologies. Mots clés : apprentissage en ligne, apprenants adultes, éducation postsecondaire
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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 | 0,024 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,020 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».