The PCC Model in Online Teaching: A Framework for Effective Practice
Notice bibliographique
Résumé
Numerous online teaching models exist, each offering distinct pedagogical strengths and implementation challenges. The PCC (Preparation, Collaboration and Consolidation) model, rooted in the flipped learning approach, is a widely adopted online teaching model in higher education that promotes active learning, collaborative knowledge construction, reflective practice, self-regulated learning and peer engagement. Despite its strengths, the PCC model faces several challenges such as limited digital-pedagogical expertise among lecturers, time constraints for course design, and insufficient institutional support. Furthermore, the lack of a clearly defined implementation framework and ambiguous around stakeholder roles hinder its effectiveness and scalability. This study undertakes a comprehensive review of the PCC model alongside other established online teaching models, including flipped learning, blended learning, and MOOC-based learning, highlighting their pedagogical foundations, common challenges and evaluation gaps. Drawing on this analysis, it proposes a structured, practice-oriented actionable implementation framework designed to address current limitations. The framework introduces a four-stage lifecycle - Planning, Development, Delivery and Feedback & Refinement, supported by clearly articulated stakeholder roles, mechanism for student engagement, and specific metrics aligned with each stage of the PCC model. Comparative analysis across these models demonstrates that the proposed implementation framework advances beyond the existing approaches by offering a systematic pathway for adoption that strengthens stakeholder collaboration and student engagement, improves scalability, and enhances learning outcomes. In addition, the framework incorporates emerging innovations and techniques, including adaptive platforms, AI-driven feedback systems and collaborative technologies. These advancements are shown to increase learner interaction, foster continuous improvement and support sustainable adoption in resource-constrained contexts. By aligning pedagogical design with institutional structures and technological opportunities, this study highlights how the PCC model can contribute significantly to online teaching through systematic and structured implementation. The study contributes both theoretically and practically: it clarifies how the PCC model fits within contemporary online teaching theories and provides step-by-step guidance for educators, instructional designers and institutional leaders to implement it effectively and achieve measurable benefits.
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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 | 0,008 | 0,068 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».