A Case Study Exploring Quality Standards for Quality E-Learning
Notice bibliographique
Résumé
In order to satisfy the needs of growing numbers of adult learners, the availability of well-designed, effectively implemented, and efficiently delivered online courses is essential (MacDonald, Stodel & Casimiro, 2006; Palloff & Pratt, 2001). Despite the demand and prevalence of e-learning, there are still concerns regarding the quality and effectiveness of education offered online (Carstens & Worsfold, 2000; Noble, 2002). Too often, in an “effort to simply get something up and running” (Dick, 1996, p. 59), educators have been forced to compromise quality and design. Intensive competition among educational institutions has resulted in quality assurance becoming a critical issue for promoting learning and learning programs. Within this economically motivated environment, online learning has not escaped the scrutiny of quality standards. Quality in online programs is generally defined in terms of the design of the learning experience, the contextualized experience of learners, and evidence of learning outcomes (Jung, 2000; Salmon, 2000). However, the plethora of online learning courses and programs with few standards to ensure the quality of content, delivery, and/or service creates a challenge. The resulting variance in quality makes it difficult for an organization or learner to choose a program that meets their needs and is also of high quality.
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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 | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».