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Enregistrement W4391552366 · doi:10.30970/vpe.2023.39.12033

Blended learning as a way to the regeneration of modern education

2023· article· en· W4391552366 sur OpenAlexaboutno aff
Valentina Delenko, Maria-Tereza Sholovii

Notice bibliographique

RevueVisnyk of the Lviv University Series Pedagogics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Innovations and Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegeneration (biology)Blended learningMathematics educationPsychologyEducational technologyCell biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The the concept of blended learning, emphasizing the combination of traditional and online methods is discussed. The traditional model of blended learning and its key elements is presented. The article is dedicated to a detailed analysis of regulatory documents, outlining the main directions and recommendations for integrating this approach into the educational system. Active research of foreign practices (specifically in the USA, Canada, Australia, Norway, and the Netherlands) as well as domestic ones allows for a deeper understanding of the specifics and challenges of applying blended learning models in higher education institutions. Special attention is given to analyzing their effectiveness and the impact on the quality of student education. The progress in the development of information and communication technologies, coupled with the unexpected global pandemic, has led to significant changes in all areas of life, especially in education, intensifying the need for adaptation and exploring new learning approaches. As a result of the changes in the educational sector, the organization of the educational process has undergone significant adjustments and updates. One of the key innovations has been the implementation of blended learning. The article comprehensively outlines the main aspects of this approach, highlights its application possibilities, and points out specific benefits for students and educators. It separately discusses technical and organizational challenges that educators might face when planning, organizing, and implementing blended learning in real-world practice. It is clarified that a primary feature of blended learning is the dynamic interaction of participants in the educational process. This interaction is based on a combination of various types of learning, such as remote (online) and traditional (offline) learning. It should be emphasized that most scholars support the idea that blended learning is not merely a mixture of different formats but an integrated process of acquiring knowledge, skills, and abilities, where the combination of modern and traditional learning technologies plays a pivotal role. It has been found that, despite the sustained interest of scholars in this issue and numerous studies, the topic of blended learning as an innovative way to rejuvenate modern education remains relevant and not fully addressed to this day. This attests to the complexity and multifaceted nature of this subject. It’s determined that the preparation of educators for the organization of blended learning in higher education institutions is of particular significance. Indeed, for the effective implementation of such a learning model, educators must be proficient not only in traditional teaching methods but also in modern technological tools. Therefore, studying this aspect, as well as developing programs for training and upgrading the qualifications of teaching staff in the context of blended learning, is a priority for the contemporary education system. Keywords: blended learning, blended learning models, foreign experience, education.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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