Gaining instructional design expertise through self-designing, using, and evaluationg a performance support system
Notice bibliographique
Résumé
In order to gain instructional design (ID) expertise, the author self-designs and uses an instructional design performance support system (IDPSS). The recursive, dynamical, and systematic process of designing, using, and evaluating the IDPSS has effectively engaged the author in learning ID knowledge and skills. Three tools are designed and used: the consilience of learning theory tool, the ID competency tool, and the design-based research (DBR) tool. The media format includes not only computer software, such as Excel and OneNote, but also traditional pen and paper. The author evaluates and synthesizes relevant ID knowledge, and creates specific models guiding her practice. She tries to create her own instructional theory model through systematically drawing useful implications from various learning theories. This learning process is characterized by five modes of thinking: enactive, iconic, story-telling, mathematical-thinking, and formal academic writing. The author self-reflects on her learning experience by discussing a few misconceptions she has encountered, and how she has tried to correct the misconceptions. The author designs a framework for her proposed approach to gain ID expertise, and hopes that it can be applicable to other instructional designers. Two other instructional designers have tried this approach in a small scope, and have contributed to building the framework. As the current project tries to initiate a DBR project, a real DBR project will rely on the efforts of many instructional designers who can try this approach over a long period of time. The author discusses the potential for creating a standard DBR documenting instrument.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».