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Record W1873279432 · doi:10.21432/t24s39

Learning Management Systems and Principles of Good Teaching: Instructor and Student Perspectives / Systèmes de gestion de l'apprentissage et principes d'un bon enseignement: Perspectives de l’enseignant et de l’étudiant

2013· article· en· W1873279432 on OpenAlex
Alyssa Lai, Philip Savage

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.
venuePublished in a venue whose home country is Canada.

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Learning and Technology · 2013
Typearticle
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicOnline and Blended Learning
Canadian institutionsMcMaster University
Fundersnot available
KeywordsLearning ManagementSociologyPsychologyPedagogyHumanitiesMathematics educationLibrary scienceComputer sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

With the prevalence of teaching technologies, studies exploring the use of Learning Management Systems (LMS) in university courses highlight the economic and technical issues of LMS adoption. Yet, few studies explore how LMS functions as a pedagogical tool to support teaching and learning. This study examines Chickering and Gamson’s (1987) Seven Principles of Good Practice in Undergraduate Education to highlight areas in which LMS supports and/or hinders 'good' teaching and learning. Instructor and student perceptions of LMS around these seven principles are examined through in-depth interviews and focus groups, consisting of fieldwork conducted with seven leading instructors and three groups of students broadly representing all faculties at McMaster University. Preliminary findings suggest that LMS is particularly useful administratively but should not be viewed as a substitute to classroom teaching. Conversely, students are most engaged in the learning process, including on-line, when instructors translate their interests and passion in teaching through in-class environments. L’enseignement hybride dans les cours universitaires intègre des technologies d’enseignement en contextes d’apprentissage traditionnels (c’est-à-dire sans technologie), essentiellement par l'adoption d'un système de gestion de l'apprentissage (SGA). Des études antérieures sur l'utilisation des SGA ont examiné les défis économiques et techniques liés à l’adoption de SGA (West et al, 2006; Morgan, 2003). S’appuyant sur la valeur subjective que les étudiants accordent au SGA, Kruger (2012) a utilisé une méthode quantitative pour examiner le lien entre un SGA et son impact sur les processus et les performances d'apprentissage. Seule une minorité d'études examinent les SGA dans une perspective théorique, c’est-à-dire explorent spécifiquement comment les SGA fonctionnent en tant qu’outil pédagogique facilitant l'enseignement et l'apprentissage. En se fondant sur les sept principes d’une bonne pratique en enseignement de premier cycle de Chickering et de Gamson (1987), cette étude met en évidence les domaines dans lesquels un SGA favorise ou entrave le «bon» enseignement et l'apprentissage. Les impressions suscitées chez les instructeurs et les étudiants par le SGA quant à ces sept principes ont été étudiées lors d’entretiens approfondis et de discussions de groupes témoins. Cette recherche de terrain a inclus des entretiens avec sept instructeurs éminents et trois groupes d’étudiants de premier cycle, représentatifs de l’ensemble des facultés de l'Université McMaster. Les résultats préliminaires suggèrent que les SGA sont particulièrement utiles d’un point de vue administratif, mais sont perçus, tant par les étudiants que par les enseignants, comme un piètre substitut à l'enseignement en classe. Les résultats suggèrent en outre que les étudiants étaient plus engagés dans le processus d'apprentissage lorsque les instructeurs communiquaient leurs intérêts et leur passion pour l’enseignement lors des séances en classe, puis les reflétaient dans les composantes du cours en ligne.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.663
Threshold uncertainty score0.600

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.267
Teacher spread0.258 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it