"It will never be my first choice to do an online course": Examining experiences of Indigenous learners online in Canadian post-secondary educational institutions
Notice bibliographique
Résumé
In the era of Truth and Reconciliation (TRC), educational administrators have a responsibility to answer the Calls to Action to transform post-secondary education, to increase access for Indigenous learners and decreasing education disparity between Indigenous and non-Indigenous learners (TRC, 2015a). If distance education is an option for expanding educational opportunities, online learning environments should be scrutinized to ensure learner engagement and meaningful support for Indigenous students. This thesis uses a Community of Inquiry (CoI) (Garrison, Anderson & Archer, 2000) framework to examine existing literature and to frame the voices of 21 Indigenous participants about their experiences of supports, preferences, and online best practices. By exploring, understanding and incorporating what may be unique preferences, cultures, languages, worldviews, and ways of knowing, mechanisms to transform distance learning environments to improve engagement for Indigenous students can be identified. With the aim of synthesizing potential findings with online best practices, it may be possible to transform online delivery and development to provide a rich educational experience for students.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,018 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| 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 ».