University Instructors Beliefs, Attitudes, and Practices Across Stem and Non-Stem Blended Courses
Notice bibliographique
Résumé
The rising trend of blended learning in higher education has benefited student engagement and learning across all disciplines. Universities have facilitated and encouraged teaching and learning centers to offer technology-based professional development workshops and help to instructors, yet blended instructional practices do not always fall in line with the anticipated success of these new initiatives. It is suggested that instructors' blended practices across disciplines are influenced by their epistemological beliefs (about the nature of knowledge), pedagogical beliefs (conceptions of teaching and learning), and their attitudes towards technology in blended courses. These relationships between instructors' beliefs, attitudes, and practices may vary further across disciplines. \nThis mixed-methods study shed light on and explored the relationship among instructors' beliefs, attitudes, and practices in several ways and compared and contrasted them across STEM and non-STEM instructors. Using a socio-constructive and socio-cultural framework and drawing from Fishbein and Ajzen's belief and attitude theory, this study explores the relationship between instructors' epistemological and pedagogical beliefs, their attitudes towards technology and their blended practices. A survey with seventy instructors teaching blended courses in a university in Southwestern Canada was conducted using the online survey platform Qualtrics. Semi-structured in-depth interviews were conducted with twenty-four instructors across STEM and non-STEM blended course, followed by one to four classroom observations of fifteen instructors. Findings show how instructors' epistemological and pedagogical beliefs are related to their practices and how their attitudes towards technology intertwine within their beliefs and practices. Additionally, this study offers implications for universities investing in blended courses and STEM and non-STEM instructors and designers for blended courses.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».