Asynchronous Technologies for Student Engagement & Collaborative Learning in Work-Integrated Learning Environments
Notice bibliographique
Résumé
This study explored the effectiveness of online discussion forums, simulations, and wikis in promoting student engagement and collaborative learning, particularly within work-integrated learning (WIL) contexts. The research examines how these asynchronous tools contribute to student participation, reflective practice, and peer-to-peer collaboration while identifying key features that support their success or limitations. Using a mixed-methods approach, data were collected from students and instructors involved in WIL programs, assessing their experiences and perceptions of these tools. Findings indicate that online discussion forums foster meaningful academic discussions and critical thinking through structured prompts and facilitator guidance. At the same time, simulations enhance problem-solving skills and collaborative learning through real-time feedback and scenario-based tasks. Wikis facilitate collaborative knowledge creation and reflection, mainly when clear guidelines and active facilitation are in place. However, challenges such as low engagement, technical issues, and insufficient instructor support were also identified. The study provided actionable recommendations for optimizing the design and facilitation of these tools, emphasizing the importance of precise instructions, active facilitation, and integrating digital tools with real-world applications to enhance student engagement and learning outcomes. These findings offer significant theoretical, practical, and future implications for leveraging asynchronous tools in higher education, particularly in WIL contexts, where technology bridges gaps in face-to-face interaction. The research contributes to ongoing discussions on the future of online learning environments, offering insights for educators and instructional designers to improve the pedagogical value of digital tools in collaborative and reflective learning processes.
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 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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».