Exploring Instructors’ Experiences with Instructional Design Supported Course Design in Higher Education: An Analysis of Three Cases Based on Activity Theory.
Notice bibliographique
Résumé
Designing high-quality online courses requires specialized skills and knowledge that instructors may not possess alone. To address this challenge, universities employ instructional design professionals to support course design and development. However, it is important to recognize that instructors are significant in higher education course design. \nThis case study explores instructors’ experiences during the instructional design supported online course designing process. Fifteen instructors from two Canadian universities were interviewed. Three cases were selected based on the ID support modes to allow across-case comparison. \nThe key findings revealed that instructors designing online courses did not explicitly follow standard ID models. Instead, they prioritized adapting existing course content to suit their needs. When working with IDs, instructors valued ID’s expertise in course formatting and structures, and customized support, offering instructional strategies and digital tools for optimized online courses. Yet how often instructors implemented ID suggestions and practices was influenced by several other factors, including course goals, time constraints, previous teaching experiences, design task complexity, and ID support availability. The study also identified challenges in the current course design process, including balancing instructors’ workloads and desired effective course design, building pedagogical content knowledge in online course design and teaching, and bridging the gap between design needs and available ID supports. \nThis study provided an opportunity to understand ID-supported course design and how ID suggestions were implemented from instructors’ viewpoints. The results provided insights on how to improve ID support in higher education and help in better understanding the professional identity of instructional designers.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».