Developing the Techno-pedagogical Skills of Online University Instructors
Bibliographic record
Abstract
Online training is rapidly being adopted by universities. It is important to contemplate how to effectively support the development of the techno-pedagogical skills of online instructors, particularly when using a synchronous delivery method. A descriptive research project with a convenience sample of 14 professors and instructors was used to test a training sequence via Web conferencing. A one-group pre-test post-test pre-experimental design combining data collection through a questionnaire and observation has been implemented. The questionnaire focused on the profile of the participants regarding their use of technology, social media, and cloud computing. Techno-pedagogical skills were observed in 10 simulated situations. Surprisingly, participants whose profile indicated high access to technology and social media did not perform better than those with less access. The use of several cloud-computing services was conducive to a higher score when observing more inclusive simulated situations. To provide effective support to online instructors, we recommend they be given the necessary training to ensure efficient and effective performance and prepare them for switching from in-class teaching to online instruction while taking all challenges into account. Résumé: La formation en ligne est rapidement adoptée par les universités. Il est important d'envisager comment soutenir efficacement le développement des compétences technopédagogiques des enseignants en ligne, en particulier lorsqu'ils utilisent un mode d’enseignement synchrone. Un projet de recherche descriptive avec un échantillon de commodité composé de 14 professeurs et chargés de cours a été utilisé pour tester une séquence de formation à l'utilisation de la conférence Web. Un design pré-expérimental a été étudié en combinant les données récoltées par questionnaires et l’observation d’un groupe dans le cadre d’un pré-test et d’un post-test. Le questionnaire était axé sur le profil des participants en ce qui concerne leur utilisation de la technologie, des médias sociaux et de l'informatique en nuage. Les compétences technopédagogiques ont été observées dans 10 situations simulées. Étonnamment, les participants dont le profil indiquait un accès élevé à la technologie et aux médias sociaux n'ont pas obtenu de meilleurs résultats que ceux dont l'accès était moindre. L'observation des situations plus inclusives simulées ont par contre mis en relief que l'utilisation de plusieurs services d'informatique en nuage semblait aller de pair avec de meilleurs résultats. Afin de fournir un soutien efficace aux enseignants en ligne, nous recommandons qu'ils reçoivent la formation nécessaire afin de mettre en œuvre un travail efficient et efficace, et de les préparer à passer de l'enseignement en classe à l'enseignement en ligne en prenant en compte tous les défis d’une telle transition. Mots-clés : compétences technopédagogiques, formation à distance, formation, enseignants
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".