Pedagogical innovation in strategic management education : A case study of course redesign for virtual-hybrid delivery
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the pedagogical redesign of a senior-level Strategic Management course within an engineering management programme. In response to the COVID-19 pandemic, the course transitioned from a traditional face-to-face (F2F) format to a virtual-hybrid delivery model. The course, which emphasises practical business strategy, required a comprehensive redesign to maintain its interactive and immersive nature in an online environment. The new virtual-hybrid approach enhanced student engagement, flexibility and learning outcomes by integrating synchronous and asynchronous learning approaches. The course design was guided by three key criteria: (1) rethinking the traditional three-hour weekly course structure to focus on competency development rather than adherence to the three-credit-hour model; (2) limiting large-scale virtual lectures to the initial weeks, followed by bi-weekly small-group student meetings with instructors; and (3) creating high-quality instructional videos to support asynchronous learning. These innovations allowed students to engage more deeply with course content at their own pace while maintaining personalised interactions with instructors through regular meetings. Student feedback from surveys and university course evaluations indicated strong satisfaction with the redesigned course. Key strengths included the course’s clear structure, the flexibility provided by instructional videos and the personalised feedback offered during team meetings. A notable outcome was a 13 per cent improvement in average final grades compared to previous F2F offerings. This case study provides valuable insights into the effective integration of synchronous and asynchronous learning tools, offering recommendations for educators seeking to adapt their pedagogical approaches in the evolving landscape of higher education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».