NAIT eLearning Initiative: Building an Enabling Envioronment- Five Years Later: Lessons Learned.
Notice bibliographique
Résumé
Five years later, how did the Northern Alberta Institute of Technology (NAIT) manage a large-scale integration and adoption of a fully online and blended learning model of instructional delivery? The organization began with a pilot project in 2006 to gather experience and knowledge that would ensure our institute-wide NAIT e Learning Initiative was successful. The journey took our organization forward to full development of online degrees in less than one year. What NAIT experienced, the cost, what worked and what didn‟t work, the unprecedented growth in online learning and other lessons learned over the past five years will be discussed. Key strategies used throughout the process such as relying closely on NAIT faculty support, training and involvement; paralleling Alberta‟s other postsecondary organizations goals, NAIT moved to a more „organized‟ and institution-wide approach to the development, delivery, and support of online learning. Articulating NAIT‟s learning philosophy, created a unique e learning instructional design matrix (and course development template) that; defined and refined our learning management systems policies and practices for course delivery and student feedback and support were used to realize a positive outcome of our strategy. Continually increasing the skill sets of NAIT faculty in using the technology students have come to expect became imperative and also contributed to our success. Finally, incorporating best practice, being flexible and providing online training and support to faculty who have come to understand how teaching online is different from face-to-face classroom instruction
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».