MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416270790 · doi:10.1177/11356405251385341

Activity-Based Instructional Design for online teaching / <i>Diseño Instruccional Basado en Actividades para la enseñanza en línea</i>

2025· article· en· W4416270790 sur OpenAlexaff
John Cripps Clark, Michael Hoover

Notice bibliographique

RevueCulture and Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInstructional designOnline courseSet (abstract data type)Online learningCourse (navigation)SoftwareVirtual learning environmentDistance educationLearning design

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this paper is to describe the Activity-Based Instructional Design (ABID) model for the online course designer, who may not have expertise in learning theory. ABID provides the course designer and instructor in tertiary education with a naturally modular, student-centred and theory-informed template which reconceptualizes the online course as a series of interconnected and interrelated activities that provides the learner with the set of psychological tools needed to achieve the learning objectives of the course. In this Vygotskian framework, two crucial ideas emerge: the learning activity and not the software that is the unit of analysis; and the learning outcome of each activity provides the psychological tools used by a learner in subsequent activities. We employ Engeström’s cultural-historical activity theory as a framework for the design of the online course. To illustrate this design process, we apply the ABID model to the design of an online introductory statistics course. Because ABID is based on a well-developed learning theory, it enables us to make clear proscriptions to achieve better student learning.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCulture and EducationMême sujetOnline and Blended LearningTravaux en français237 207