Notice bibliographique
Résumé
Blended learning is a buzzword in education used to describe any combination of face-to-face and online teaching methods. However, little information exists on teacher perceptions of blended learning and its application to education. This paper describes the results of a narrative inquiry into high school teachers’ use of blended learning and their perceptions of the benefits and challenges of blended learning. The narrative inquiry aimed to generate discussion on how best to use blended learning, knowing that today’s students are the first generation to have spent their entire lives surrounded by and using digital technology. It was conducted in a mid-sized high school located in a rural school division in a prairie province. The research method was qualitative, and the data collection included a questionnaire, interviews, and focus group interviews from a total of nine high school teachers. I also recorded reflections in a research journal. The research shows that benefits of blended learning include facilitating a shift from a teacher-centered to a student-centered classroom, making learning more convenient and flexible, increased student engagement and motivation, and creating a paper-reduced environment. Teachers expressed concerns related to the amount of time to redesign traditional face-to-face classes, the reaction of students, the risk of technical glitches, and limitations of the blended learning platform. Their responses also indicated that their beliefs about teaching and learning influence how they use blended learning. The paper concludes by discussing the study’s findings for practice and future research.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,190 | 0,108 |
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 ».