Designing Evidence-Informed Microlearning for Graduate-Level Online Courses
Notice bibliographique
Résumé
Microlearning is a buzzword in eLearning, referring to learning content that is delivered in short bursts or small bites. With no universally accepted definition, it means different things to different people, which further adds to its nebulous nature. This thesis study uses learning theory principles in a graduate education context to explore how students see the benefits or issues with microlearning activities integrated into an online course. Despite its popularity, much is still unknown and unclear about its educational potential especially within the context of formal higher education and how it can be integrated within university-level online courses. By means of a design-based study spanning across three iterations, I explored the role of microlearning in a graduate-level online course from a course design perspective. I achieved this by developing a model called midweek microlesson, under which graduate students enrolled in an online course in Education at a Canadian university were exposed to microlessons on a weekly basis. These microlessons were carefully designed based on theories and evidence-informed practices within the science of learning. The model intended to: a) offer students opportunities for distributed practice; and b) further augment and enrich students’ understanding of the course’s weekly theme. Qualitative and quantitative data was collected and analyzed to understand students’ interaction and experience with the microlessons. The main purpose of this exploratory study is to understand how a specific form of microlearning (i.e., microlessons) can be integrated within a graduate-level online course with the goal to enhance learners’ interaction with the content. Thematic analysis of student commentary led to the emergence of six design themes: content, purpose, timing, length & structure, format and interactivity. I discuss these in light of cognitive learning theories and what they mean for practice. Overall, this study is an attempt to lay a foundation to explore potential educational affordances of microlearning within graduate-level online courses. The study also raises awareness about the lack of theory in current discussions surrounding microlearning and presents an example of exploring and integrating microlearning in course design. Limitations of the study and areas for future exploration are discussed.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».