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Enregistrement W4399330952 · doi:10.21432/cjlt28581

Digital Wellness Framework for Online Learning

2024· article· en· W4399330952 sur OpenAlexaffvenue
Agnieszka Palalas, Mae Doran

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Learning and Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectronic learningPsychologyEducational technologyInstructional designMathematics educationTeaching methodTechnology integrationComputer sciencePedagogyMultimedia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ever-changing digital context, digital habits and pressures, demands and practices, often contribute to online learners experiencing burnout, stress, fatigue, sleep deprivation, cognitive overwhelm, and work-life imbalance, just to mention a few issues identified in literature. With the rise of online learning offerings, an increasing number of educators across diverse contexts and disciplines are faced with questions pertaining to the optimal experience and design for online learning. Current research has highlighted both positive and negative impacts of teaching and learning in the digital space. This online learning design debate has identified a need for practices that contribute to the holistic wellbeing of learners rather than merely cognitive outcomes. There is a need for an evidence-based pedagogical framework centred on wellbeing that enables the creation of learning “by design”. This research, applying secondary data analysis and a mindfulness-informed lens, results in such a framework, i.e., the DW-FOLD: Digital Wellness Framework for Online Learning – to guide intentional use of technology and online learning pedagogical principles that ensure active and meaningful learning while using technology for the good of all learners.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,606

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeSans objet
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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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