Learning Ecologies: Connecting Social Constructivism and Distance Learning
Notice bibliographique
Résumé
Social constructivist teaching practices are understood to foster deep learning through socio-cultural interactions, asserting that individual learning is limited in comparison to what can be learned as a community. Social constructivist principles are embedded within Saskatchewan curricula with little mention of how that might be achieved in asynchronous distance learning. The lack of direct connections places a burden on distance learning teachers, policymakers, and course designers to discover how to actualize social constructivist education practices, within an asynchronous learning environment. This mixed methods study used an online survey and semi-structured interviews to understand teachers’ experiences with social constructivist practices in high school asynchronous distance learning within Saskatchewan. \nThrough the reflexive thematic analysis of the semi-structured interviews and the open-ended survey questions, three themes were constructed. The “Teacher as Catalyst” theme identified the dynamic role that teachers take on to be responsive to student learning needs (e.g., creating flexible learning paths, increasing resources, and strengthening relationships). The theme “Student Agency” represents two key teacher perspectives regarding students’ reluctance to take part in collaborative learning with peers. Namely, student readiness and student buy-in. The final theme, “Alignment of Purpose, Pedagogy, and Person” depicts how the learning ecosystem influences pedagogical decisions and the learning experiences of students.\nThe findings support the integral role of student-teacher relationships to support learning and suggest that under the right conditions, the intent and stance of the Saskatchewan curricula can be achieved in asynchronous distance learning environments provided there is an alignment in purpose, pedagogy, and person. However, the research findings did not support a strong student desire for social constructivist practices.
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 | 0,025 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,077 |
| Communication savante | 0,021 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».