Notice bibliographique
Résumé
As Canadian universities work to increase access to graduate education, many are adopting blended modes of delivery for courses and programs. Within this changing landscape of higher education, The Finest Blend answers the call for rigorous research into these methods to ensure quality learning and teaching experience and presents case studies of French and English universities across Canada that are experimenting with blended learning models in graduate programs. \n \nDrawing on various research methods, the contributors to the volume investigate the sustainability of blended learning, shifts in pedagogical practices, and the role of instructional designers. They share key practices for both graduate students and instructors and emphasize the importance of institutional and departmental support for both students and faculty transitioning to blended delivery modes. Touching on theory, design, delivery, facilitation, administration, and evaluation, this book provides a comprehensive overview of current practices and opportunities for blended learning success. \n \nWith contributions by Alicia Adlington, Shaily Bhola, Denise Carew, Jane Costello, Daph Crane, Jane Hanson, Michael Fairbrother, Wendy Kraglund-Gauthier, Shehzad Ghani, Michele Jacobsen, Carol Johnson, Sawsen Lakhal, Yang (Flora) Liu, Dorothea Nelson, Pam Phillips, Marlon Simmons, Kathy Snow, Maurice Taylor, and Jay Wilson.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,315 | 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 ».