Notice bibliographique
Résumé
Various global crises have intensified interest in online learning in higher education and prompted institutions to adopt innovative teaching approaches. However, the effectiveness of these online methods, particularly in disciplines such as Counselling and Ethics, remains insufficiently investigated. This reflective, evaluative study aims to examine key lessons learned from teaching Counselling and Ethics online to 60 postgraduate social work students at the University of Western Australia. The unit was designed using a blended approach that combined synchronous and asynchronous teaching methods, including pre-recorded lectures, discussion boards, and reflective journaling. This study is qualitatively informed by a social constructivist framework. A central component of this study is an evaluative inquiry addressing the research question: “How do social work students in the Counselling and Ethics unit perceive their experience of studying online at the University of Western Australia?” The 60 students enrolled in the unit were invited to evaluate the effectiveness of the pedagogical approaches employed in the module. A combination of open- and closed-ended questions was used to gather students’ perceptions. Additional sources, including performance statistics from the learning management system (LMS), reflective notes, and both formal and informal feedback, were also incorporated into the evaluative process. Most responses were positive, indicating that students were generally satisfied with the teaching quality and overall learning experience. The findings highlighted the value of peer review activities, the flexibility provided by pre-recorded lectures, and the positive impact of reflective journals on learning. These findings contribute to the existing literature on students’ perspectives of online learning, offering fresh insights for the academic community. The study also provides practical guidance for designing and delivering online or hybrid curriculum programs in counselling and ethics.
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 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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».