Lecturers’ perceptions of a learning management system migration at an open distance learning institution
Notice bibliographique
Résumé
Learning management systems (LMSs) are common in higher education institutions and form the backbone of open distance and e-learning (ODeL) institutions. Migrating to any new form of technology is known to be a challenging endeavour and LMSs are no exception. This study uses the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model to analyse open-ended responses to a questionnaire sent to lecturers at an ODeL institution during the migration from one LMS to another. In the study, 83 responses are analysed, and six major themes are discussed. The results indicate that timely and specific support is critical in a technological migration process, and communication around the migration is vital to the morale of lecturers involved. We noted many instances of anxiety due to increased workload factors. We recommend that institutions migrating from one LMS to another conduct pilot studies and focus on clear and effective communication while not underestimating the resources needed for successful migration processes. Keywords: Learning management systems, LMS, migration, Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, UTAUT, open distance institutions Perceptions des enseignants concernant la migration d'un système de gestion de l'apprentissage dans un établissement de formation ouverte et à distance Résumé : Les systèmes de gestion de l'apprentissage (LMS) sont courants dans les établissements d'enseignement supérieur et constituent l'épine dorsale des établissements de formation ouverte et à distance (FOAD). La migration vers toute nouvelle forme de technologie est connue pour être une entreprise difficile et les LMS ne font pas exception à la règle. Cette étude utilise le modèle de la théorie unifiée de l'acceptation et de l'utilisation des technologies (UTAUT) pour analyser les réponses ouvertes à un questionnaire envoyé aux enseignants d'un établissement de FOAD pendant la migration d'un LMS à un autre. L'étude analyse 83 réponses et aborde six thèmes principaux. Les résultats indiquent qu'un soutien spécifique et opportun est essentiel dans un processus de migration technologique, et que la communication autour de la migration est vitale pour le moral des enseignants concernés. Nous avons relevé de nombreux cas d'anxiété dus à l'augmentation de la charge de travail. Nous recommandons aux institutions qui migrent d'un LMS à un autre de mener des études pilotes et de se concentrer sur une communication claire et efficace tout en ne sous-estimant pas les ressources nécessaires à la réussite des processus de migration. Mots-clés : Systèmes de gestion de l'apprentissage, LMS, migration, théorie unifiée de l'acceptation et de l'utilisation de la technologie, UTAUT, établissements de formation ouverte et à distance
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».