Evaluating a Program to Increase Faculty Use of Technology in Teaching and Learning
Notice bibliographique
Résumé
Higher education institutions are trying various methods to encourage faculty to use technology in their teaching and students ’ learning. However, it is difficult to measure the effectiveness of these methods. This article describes both what one does not want to measure and what one should be measuring in this evaluation process. In addition, we give the evaluation results of our intervention program. A growing body of literature is showing the potential of technology-enhanced courses to facilitate the learning process of undergraduate students (Berger, 1992; Cummings, 1996; Lee and Johnson, 1998). However, most undergraduate institutions are finding it difficult to enlist large numbers of faculty members in adopting technology-based solutions in their classrooms (Lee and Johnson, 1998). There are deficiencies in the technology skills of the faculty (Molenda and Sullivan, 2000) among other considerations, and unless support of faculty is provided, it is unlikely these deficiencies will be addressed (Danielson and Burton, 1999). Our institution was not an exception to this. In 1997, 282 out of our 351 faculty responded to an internal survey with only 12 % (34 of 282) of faculty stating they used web-based course materials in their teaching. About a quarter said they used the web "sometimes " while well
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».