Tutors’ Perspectives of Advancing Distance Learning Programs: A Comprehensive Understanding
Notice bibliographique
Résumé
This study critically examined tutors’ perspectives on advancing the academic development of teacher education programs delivered via open and distance learning (ODL) at Bangladesh Open University (BOU). Tutors play a pivotal role as frontline facilitators of instruction, yet their experiential insights are often underrepresented in institutional decision-making. Drawing on a constructivist paradigm and grounded theory methodology, this qualitative inquiry engaged 82 tutors across eight tutorial centres using open-ended survey questions. Through classical content analysis, eleven major themes emerged, including attendance in tutorial sessions, curriculum and module design, tutorial session frequency, physical resources, tutor professional development, and supervision of practice teaching. The findings reveal that tutors emphasise the need for structured learner engagement, participatory curriculum revision, robust infrastructural support, and institutional investment in tutor capacity-building. The study also highlights disparities between current program structures at BOU and international norms, suggesting the need for extended program duration and more integrated practicum experiences. Implications are drawn for institutional policy, academic design, and participatory governance in ODL. By foregrounding tutors’ voices, this study contributes to a more inclusive model of academic development and underscores what tutors perceive as the need to bridge the gap between policy directives and pedagogical realities in distance education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».