Online Learning in Higher Education

Online Learning in Higher Education

Higher education in the United States, especially the public sector, is increasingly short of resources. States continue to cut appropriations in response to fiscal constraints and pressures to spend more on other things, such as health care and retirement expenses. Higher tuition revenues might be an escape valve, but there is great concern about tuition levels increasing resentment among students and their families and the attendant political reverberations. President Obama has decried rising tuitions, called on colleges and universities to control costs, and proposed to withhold access to some federal programs for colleges and universities that do not address “affordability” issues.

Costs are no less a concern in K–12 education. Until the 2008 financial crisis and the subsequent slowdown in U.S. economic growth, per-pupil expenditures on elementary and secondary education had been steadily rising. The number of school personnel hired for every 100 students more than doubled between 1960 and the first decade of the 21st century. But in the past few years, local property values have stagnated and states have faced intensifying fiscal pressure. As a result, per-pupil expenditures have for the first time in decades shown a noticeable decline, and pupil-teacher ratios have begun to shift upward (see “Public Schools and Money,” features, Fall 2012). With the rising cost of teacher and administrator pensions, the squeeze on school districts is expected to continue.

A subject of intense discussion is whether advances in information technology will, under the right circumstances, permit increases in productivity and thereby reduce the cost of instruction. Greater, and smarter, use of technology in teaching is widely seen as a promising way of controlling costs while reducing achievement gaps and improving access. The exploding growth in online learning, especially in higher education, is often cited as evidence that, at last, technology may offer pathways to progress (see Figure 1).

However, there is concern that at least some kinds of online learning are of low quality and that online learning in general depersonalizes education. It is important to recognize that “online learning” comes in a dizzying variety of flavors, ranging from simply videotaping lectures and posting them online for anytime access, to uploading materials such as syllabi, homework assignments, and tests to the Internet, all the way to highly sophisticated interactive learning systems that use cognitive tutors and take advantage of multiple feedback loops. Online learning can be used to teach many kinds of subjects to different populations in diverse institutional settings.


Click to enlarge

Despite the apparent potential of online learning to deliver high-quality instruction at reduced costs, there is very little rigorous evidence on learning outcomes for students receiving instruction online. Very few studies look at the use of online learning for large introductory courses at major public universities, for example, where the great majority of undergraduate students pursue either associate or baccalaureate degrees. Even fewer use random assignment to create a true experiment that isolates the effect of learning online from other factors.

Our study overcomes many of the limitations of prior studies by using the gold standard research design, a randomized trial, to measure the effect on learning outcomes of a prototypical, interactive online college statistics course. Specifically, we randomly assigned students at six public university campuses to take the course in a hybrid format, with computer-guided instruction accompanied by one hour of face-to-face instruction each week, or a traditional format, with three to four hours of face-to-face instruction each week. We find that learning outcomes are essentially the same: students in the hybrid format pay no “price” for this mode of instruction in terms of pass rates, final-exam scores, or performance on a standardized assessment of statistical literacy. Cost simulations, although speculative, indicate that adopting hybrid models of instruction in large introductory courses has the potential to reduce instructor compensation costs quite substantially.

Research Design

Our study assesses the educational outcomes generated by what we term interactive learning online (ILO), highly sophisticated, web-based courses in which computer-guided instruction can substitute for some (though usually not all) traditional, face-to-face instruction. Course systems of this type take advantage of data collected from large numbers of students in order to offer each student customized instruction, as well as to enable instructors to track students’ progress in detail so that they can provide more targeted and effective guidance.

We worked with seven instances of a prototype ILO statistics course at six public university campuses (including two separate courses in separate departments on one campus). The individual campuses include, from the State University of New York (SUNY): the University at Albany and SUNY Institute of Technology; from the University of Maryland: the University of Maryland, Baltimore County, and Towson University; and from the City University of New York (CUNY): Baruch College and City College.

We examine the learning effectiveness of a particular interactive statistics course developed at Carnegie Mellon University (CMU), considered a prototype for ILO courses. Although the CMU course can be delivered in a fully online environment, in this study most of the instruction was delivered through interactive online materials, but the online instruction was supplemented by a one-hour-per-week face-to-face session in which students could ask questions or obtain targeted assistance.

The exact research protocol varied by campus in accordance with local policies, practices, and preferences, but the general procedure followed was 1) at or before the beginning of the semester, students registered for the introductory statistics course were asked to participate in our study and offered modest incentives for doing so; 2) students who consented to participate filled out a baseline survey; 3) study participants were randomly assigned to take the class in a traditional or hybrid format; 4) study participants were asked to take a standardized test of statistical literacy at the beginning of the semester; and 5) at the end of the semester, study participants were asked to take the standardized test of statistical literacy again, as well as to complete another questionnaire.

Of the 3,046 students enrolled in these statistics courses in the fall 2011 semester, 605 agreed to participate in the study and to be randomized into either a hybrid- or traditional-format section. An even larger sample size would have been desirable, but the logistical challenges of scheduling at least two sections (one hybrid section and one traditional section) at the same time, to enable students in the study to attend the statistics course regardless of their (randomized) format assignment, restricted our prospective participant pool to the limited number of “paired” time slots available. Also, student consent was required in order for researchers to randomly assign them to the traditional or hybrid format. Not surprisingly, some students who were able to make the paired time slots elected not to participate in the study. All of these complications notwithstanding, our final sample of 605 students is in fact quite large in the context of this type of research.

The baseline survey administered to students included questions on students’ background characteristics, such as socioeconomic status, as well as their prior exposure to statistics and the reason for their interest in possibly taking the statistics course in a hybrid format. The end-of-semester survey asked questions about their experiences in the statistics course. Students in study-affiliated sections of the statistics course took a final exam that included a set of items that was identical across all the participating sections at that campus. The scores of study participants on this common portion of the exam were provided to the research team, along with background administrative data and final course grades of all students (both participants and, for comparison purposes, nonparticipants) enrolled in the course.

The participants in our study are a diverse group. Half come from families with incomes less than $50,000 and half are first-generation college students. Less than half are white, and the group is about evenly divided between students with college GPAs above and below 3.0. Most students are of traditional college-going age (younger than 24), enrolled full-time, and in their sophomore or junior year.

The data indicate that the randomization worked properly in that traditional- and hybrid-format students in fact have very similar characteristics overall. The 605 students who chose to participate in the study also have broadly similar characteristics to the other students registered for introductory statistics. The differences that do exist are quite small. For example, participants are more likely to be enrolled full-time but only by a margin of 90 versus 86 percent. Their outcomes in the statistics course are also comparable, with participants earning similar grades and being only slightly less likely to complete and pass the course than nonparticipants.

An important limitation of our study is that while we were successful in randomizing students between treatment and control groups, we could not randomize instructors in either group and thus could not control for differences in teacher quality. Instructor surveys reveal that, on average, the instructors in traditional-format sections were much more experienced than their counterparts teaching hybrid-format sections (median years of teaching experience was 2

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การเรียนรู้ออนไลน์ในอุดมศึกษาการศึกษาระดับอุดมศึกษาในประเทศสหรัฐอเมริกาโดยเฉพาะอย่างยิ่งภาครัฐเป็นระยะสั้นของทรัพยากรมากขึ้น สหรัฐอเมริกายังคงที่จะตัดการจัดสรรในการตอบสนองต่อข้อ จำกัด ทางการคลังและความกดดันที่จะใช้จ่ายเพิ่มเติมเกี่ยวกับสิ่งอื่น ๆ เช่นการดูแลสุขภาพและค่าใช้จ่ายเพื่อการเกษียณอายุ รายได้จากค่าเล่าเรียนที่สูงขึ้นอาจจะมีวาล์วหลบหนี แต่มีความกังวลมากเกี่ยวกับระดับการเรียนการสอนเพิ่มขึ้นความไม่พอใจในหมู่นักเรียนและครอบครัวของพวกเขาและเสียงก้องกังวานทางการเมืองผู้ดูแล ประธานาธิบดีโอบามาได้ประณามตื่นตาตื่นใจเพิ่มขึ้นเรียกว่าในวิทยาลัยและมหาวิทยาลัยในการควบคุมค่าใช้จ่ายและเสนอให้ระงับการเข้าถึงโปรแกรมของรัฐบาลกลางบางอย่างสำหรับวิทยาลัยและมหาวิทยาลัยที่ไม่ได้อยู่ที่ "จ่าย" ปัญหา. ค่าใช้จ่ายไม่น้อยความกังวลในการศึกษา K-12 จนกระทั่งวิกฤตการเงินปี 2008 และการชะลอตัวตามมาในการเจริญเติบโตทางเศรษฐกิจของสหรัฐค่าใช้จ่ายต่อนักเรียนเกี่ยวกับการศึกษาประถมศึกษาและมัธยมศึกษาได้รับอย่างต่อเนื่องที่เพิ่มขึ้น จำนวนบุคลากรของโรงเรียนได้รับการว่าจ้างทุก 100 คนเพิ่มขึ้นกว่าเท่าตัวระหว่าง 1960 และทศวรรษแรกของศตวรรษที่ 21 แต่ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาค่าทรัพย์สินท้องถิ่นได้หยุดนิ่งและรัฐต้องเผชิญหน้ากับความกดดันที่ทวีความรุนแรงทางการคลัง เป็นผลให้ค่าใช้จ่ายต่อนักเรียนได้เป็นครั้งแรกในทศวรรษที่ผ่านมาแสดงให้เห็นถึงการลดลงอย่างเห็นได้ชัดและอัตราส่วนนักเรียนต่อครูได้เริ่มที่จะเปลี่ยนขึ้น (ดูที่ "โรงเรียนของรัฐและเงิน" คุณสมบัติฤดูใบไม้ร่วง 2012) ด้วยค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นของครูและเงินบำนาญของผู้ดูแลระบบบีบในโรงเรียนที่คาดว่าจะดำเนินการต่อไป. เรื่องของการสนทนาที่รุนแรงไม่ว่าจะเป็นความก้าวหน้าในด้านเทคโนโลยีสารสนเทศจะภายใต้สถานการณ์ที่เหมาะสมที่อนุญาตให้มีการเพิ่มขึ้นในการผลิตและจึงลดค่าใช้จ่ายของการเรียนการสอน มากขึ้นและอย่างชาญฉลาด, การใช้เทคโนโลยีในการสอนจะเห็นอย่างกว้างขวางว่าเป็นวิธีการที่มีแนวโน้มของการควบคุมค่าใช้จ่ายในขณะที่ลดช่องว่างความสำเร็จและการปรับปรุงการเข้าถึง การเจริญเติบโตระเบิดในการเรียนรู้ออนไลน์โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการศึกษาที่สูงขึ้นมักจะอ้างเป็นหลักฐานที่แสดงว่าที่ผ่านมาเทคโนโลยีอาจมีทางเดินเพื่อความคืบหน้า (ดูรูปที่ 1). อย่างไรก็ตามมีความกังวลว่าอย่างน้อยบางชนิดของการเรียนรู้ออนไลน์ที่มีระดับต่ำ ที่มีคุณภาพและการเรียนรู้ออนไลน์โดยทั่วไป depersonalizes การศึกษา มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะยอมรับว่า "การเรียนรู้ออนไลน์" มาในความหลากหลาย dizzying ของรสชาติตั้งแต่เพียง videotaping การบรรยายและการโพสต์พวกเขาออนไลน์สำหรับการเข้าถึงทุกที่ทุกเวลากับวัสดุที่อัปโหลดเช่นหลักสูตรที่ได้รับมอบหมายการบ้านและการทดสอบกับอินเทอร์เน็ตตลอดทาง ที่จะมีความซับซ้อนสูงระบบการเรียนรู้แบบโต้ตอบที่ใช้สอนองค์ความรู้และใช้ประโยชน์จากข้อเสนอแนะหลายลูป การเรียนรู้ออนไลน์สามารถนำมาใช้ในการสอนหลายชนิดของอาสาสมัครกับประชากรที่แตกต่างกันในการตั้งค่าสถาบันที่มีความหลากหลาย. ดูภาพขนาดใหญ่แม้จะมีศักยภาพที่ชัดเจนของการเรียนรู้ออนไลน์ในการส่งมอบการเรียนการสอนที่มีคุณภาพสูงในราคาที่ลดลงมีหลักฐานอย่างเข้มงวดน้อยมากในผลการเรียนรู้สำหรับนักเรียนที่ได้รับการเรียนการสอนออนไลน์ การศึกษาน้อยมากมองไปที่การใช้งานของการเรียนรู้ออนไลน์สำหรับหลักสูตรเบื้องต้นขนาดใหญ่ที่มหาวิทยาลัยของรัฐที่สำคัญเช่นที่ส่วนใหญ่ของนักศึกษาระดับปริญญาตรีทั้งติดตามการเชื่อมโยงหรือปริญญาตรี แม้การใช้งานที่ได้รับมอบหมายสุ่มน้อยลงเพื่อสร้างการทดสอบจริงที่แยกผลของการเรียนรู้ออนไลน์จากปัจจัยอื่น ๆ . การศึกษาของเราเอาชนะหลายข้อ จำกัด ของการศึกษาก่อนโดยใช้การออกแบบการวิจัยมาตรฐานทองคำ, การทดลองแบบสุ่มในการวัดผลกระทบต่อผลการเรียนรู้ ของแม่บทสถิติวิทยาลัยออนไลน์แบบโต้ตอบแน่นอน โดยเฉพาะเราสุ่มนักเรียนที่หกมหาวิทยาลัยของประชาชนที่จะใช้หลักสูตรในรูปแบบไฮบริดที่มีการเรียนการสอนคอมพิวเตอร์ที่แนะนำมาพร้อมกับหนึ่งชั่วโมงของใบหน้าเพื่อใบหน้าการเรียนการสอนในแต่ละสัปดาห์หรือรูปแบบดั้งเดิมที่มี 3-4 ชั่วโมง ใบหน้าเพื่อใบหน้าการเรียนการสอนในแต่ละสัปดาห์ เราพบว่าผลการเรียนรู้ที่จะเป็นหลักเดียวกัน: นักเรียนในรูปแบบไฮบริดจ่ายไม่ "ราคา" สำหรับโหมดนี้การเรียนการสอนในแง่ของอัตราการผ่านคะแนนสุดท้ายสอบหรือผลการดำเนินงานในการประเมินมาตรฐานของความรู้ทางสถิติ จำลองต้นทุนแม้ว่าเก็งกำไรแสดงให้เห็นว่าการใช้รูปแบบไฮบริดการเรียนการสอนในหลักสูตรเบื้องต้นที่มีขนาดใหญ่มีศักยภาพที่จะลดค่าใช้จ่ายค่าตอบแทนผู้สอนค่อนข้างมีนัยสำคัญ. the ออกแบบการวิจัยการศึกษาของเราประเมินผลการศึกษาที่เกิดจากสิ่งที่เราเรียนรู้แบบโต้ตอบระยะออนไลน์ (ILO) มีความซับซ้อนสูง หลักสูตร Web-based ซึ่งในการเรียนการสอนคอมพิวเตอร์แนะนำสามารถใช้แทนสำหรับบางคน (แต่มักจะไม่ทั้งหมด) แบบดั้งเดิมใบหน้าเพื่อใบหน้าการเรียนการสอน ระบบการเรียนการสอนประเภทนี้ใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่รวบรวมจากจำนวนนักเรียนเพื่อให้นักเรียนเรียนการสอนที่กำหนดเองแต่ละเช่นเดียวกับการช่วยให้ผู้สอนสามารถติดตามความคืบหน้าของนักเรียนในรายละเอียดเพื่อให้พวกเขาสามารถให้ตรงเป้าหมายมากขึ้นและคำแนะนำที่มีประสิทธิภาพ. เราทำงาน เจ็ดกรณีของต้นแบบสถิติองค์การแรงงานระหว่างประเทศแน่นอนที่หกวิทยาเขตมหาวิทยาลัยของรัฐ (รวมทั้งสองหลักสูตรที่แยกจากกันในหน่วยงานที่แยกต่างหากในหนึ่งมหาวิทยาลัย) มหาวิทยาลัยของแต่ละบุคคลรวมถึงจากมหาวิทยาลัยแห่งรัฐนิวยอร์ก (SUNY): มหาวิทยาลัยอัลบานี SUNY และสถาบันเทคโนโลยี; จากมหาวิทยาลัยแมรี่แลนด์: มหาวิทยาลัยแมรี่แลนด์บัลติมอร์เคาน์ตี้และมหาวิทยาลัยโทว์สัน; และจากเมืองมหาวิทยาลัยนิวยอร์ก (CUNY). บารุควิทยาลัยและวิทยาลัยเมืองเราตรวจสอบประสิทธิภาพการเรียนรู้ของสถิติโต้ตอบโดยเฉพาะอย่างยิ่งการพัฒนาหลักสูตรที่Carnegie Mellon University (มหาวิทยาลัยเชียงใหม่) ถือเป็นแบบอย่างที่ดีสำหรับหลักสูตรองค์การแรงงานระหว่างประเทศ แม้ว่าหลักสูตรที่มหาวิทยาลัยเชียงใหม่สามารถส่งในสภาพแวดล้อมออนไลน์ที่อย่างเต็มที่ในการศึกษาครั้งนี้มากที่สุดของการเรียนการสอนได้รับการส่งผ่านวัสดุโต้ตอบออนไลน์ แต่การเรียนการสอนออนไลน์ก็ตบท้ายด้วยหนึ่งชั่วโมงต่อสัปดาห์ที่ใบหน้าเพื่อใบหน้าเซสชั่นที่ นักเรียนสามารถถามคำถามหรือได้รับความช่วยเหลือที่ตรงเป้าหมาย. โปรโตคอลการวิจัยที่แน่นอนแตกต่างกันโดยมหาวิทยาลัยตามนโยบายท้องถิ่นการปฏิบัติและการตั้งค่า แต่ขั้นตอนทั่วไปที่ตามมาคือ 1) หรือก่อนที่จะเริ่มต้นของภาคการศึกษานักเรียนที่ลงทะเบียนสำหรับสถิติเบื้องต้น แน่นอนถูกถามในการมีส่วนร่วมในการศึกษาของเราและนำเสนอแรงจูงใจที่เจียมเนื้อเจียมตัวสำหรับการทำเช่นนั้น 2) นักเรียนที่ยินยอมให้เข้าร่วมกรอกสำรวจพื้นฐาน; 3) เข้าร่วมการศึกษาถูกสุ่มให้ได้ใช้เวลาเรียนในรูปแบบดั้งเดิมหรือไฮบริด; 4) เข้าร่วมการศึกษาถูกถามจะใช้การทดสอบมาตรฐานของความรู้ทางสถิติที่จุดเริ่มต้นของภาคการศึกษานั้น และ 5) ในตอนท้ายของภาคการศึกษาที่เข้าร่วมการศึกษาถูกถามที่จะใช้ทดสอบมาตรฐานความรู้ทางสถิติอีกครั้งเช่นเดียวกับการกรอกแบบสอบถามอีก. จาก 3,046 นักศึกษาลงทะเบียนเรียนในสถิติเหล่านี้หลักสูตรในฤดูใบไม้ร่วง 2011 ภาคการศึกษาที่ 605 ตกลงที่จะ มีส่วนร่วมในการศึกษาและได้รับการสุ่มเข้ามาอย่างใดอย่างหนึ่งหรือมาตรา hybrid- แบบดั้งเดิมรูปแบบ ขนาดกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่จะได้รับเป็นที่น่าพอใจ แต่ความท้าทายจิสติกส์ของการตั้งเวลาอย่างน้อยสองส่วน (ส่วนหนึ่งไฮบริดและส่วนแบบดั้งเดิมอย่างใดอย่างหนึ่ง) ในเวลาเดียวกันเพื่อให้นักเรียนในการศึกษาที่จะเข้าร่วมสถิติที่แน่นอนโดยไม่คำนึงถึงของพวกเขา (แบบสุ่ม ) การกำหนดรูปแบบสระว่ายน้ำ จำกัด ผู้เข้าร่วมที่คาดหวังของเราที่จะ จำกัด จำนวนของ "คู่" ช่วงเวลาที่มีอยู่ นอกจากนี้ยังได้รับความยินยอมของนักเรียนที่ถูกต้องเพื่อให้นักวิจัยที่จะสุ่มกำหนดให้กับรูปแบบดั้งเดิมหรือไฮบริด ไม่น่าแปลกใจที่นักเรียนบางคนที่มีความสามารถที่จะทำให้ช่วงเวลาที่จับคู่เลือกที่จะไม่เข้าร่วมในการศึกษา ทั้งหมดของภาวะแทรกซ้อนเหล่านี้แม้จะมีตัวอย่างสุดท้ายของเรา 605 นักเรียนในความเป็นจริงมีขนาดใหญ่มากในบริบทของประเภทของการวิจัยนี้. สำรวจพื้นฐานการบริหารงานให้กับนักเรียนรวมถึงคำถามเกี่ยวกับนักเรียนลักษณะพื้นหลังเช่นสถานะทางเศรษฐกิจและสังคมเช่นเดียวกับพวกเขาก่อน การสัมผัสกับสถิติและเหตุผลที่ให้ความสนใจของพวกเขาอาจจะเป็นในการเรียนการสอนสถิติในรูปแบบไฮบริด การสำรวจสิ้นสุดของภาคการศึกษาที่ถามคำถามเกี่ยวกับประสบการณ์ของพวกเขาในหลักสูตรสถิติ นักเรียนในส่วนการศึกษาในเครือของหลักสูตรสถิติเอาการสอบปลายภาคซึ่งรวมถึงชุดของรายการที่เป็นเหมือนกันในทุกส่วนมีส่วนร่วมในมหาวิทยาลัยว่า คะแนนของผู้เข้าร่วมการศึกษาในส่วนนี้ร่วมกันของการสอบที่ถูกให้กับทีมวิจัยพร้อมกับข้อมูลการบริหารพื้นหลังและเกรดแน่นอนสุดท้ายของนักเรียนทุกคน (ผู้เข้าร่วมและเพื่อวัตถุประสงค์ในการเปรียบเทียบ nonparticipants) ที่ลงทะเบียนเรียนในหลักสูตร. ผู้เข้าร่วมประชุมใน การศึกษาของเราเป็นกลุ่มที่มีความหลากหลาย มาครึ่งหนึ่งมาจากครอบครัวที่มีรายได้น้อยกว่า $ 50,000 ครึ่งรุ่นแรกนักศึกษา น้อยกว่าครึ่งหนึ่งเป็นสีขาวและกลุ่มที่เป็นเรื่องเกี่ยวกับการแบ่งเท่า ๆ กันระหว่างนักเรียนที่มีผลการเรียนที่วิทยาลัยบนและด้านล่าง 3.0 นักเรียนส่วนใหญ่อยู่ในวัยที่กำลังวิทยาลัยแบบดั้งเดิม (อายุน้อยกว่า 24) ที่ลงทะเบียนเรียนแบบเต็มเวลาและในปีหรือต้นปีของพวกเขา. ข้อมูลที่แสดงให้เห็นว่าการสุ่มทำงานอย่างถูกต้องในการที่ traditional- และนักเรียนไฮบริดรูปแบบในความเป็นจริงมีความคล้ายกันมาก ลักษณะโดยรวม 605 นักเรียนที่เลือกที่จะมีส่วนร่วมในการศึกษายังมีลักษณะที่คล้ายกันในวงกว้างให้กับนักเรียนคนอื่น ๆ ที่ลงทะเบียนสำหรับสถิติเบื้องต้น ความแตกต่างที่มีอยู่มีขนาดเล็กมาก ตัวอย่างเช่นผู้เข้าร่วมมีแนวโน้มที่จะได้รับการลงทะเบียนเรียนเต็มเวลา แต่โดยอัตรากำไรขั้นต้น 90 เมื่อเทียบกับ 86 เปอร์เซ็นต์ ผลของพวกเขาในหลักสูตรสถิตินอกจากนี้ยังเปรียบเทียบกับผู้เข้าร่วมรายได้เกรดที่คล้ายกันและเป็นเพียงเล็กน้อยมีโอกาสน้อยที่จะเสร็จสมบูรณ์และผ่านการเรียนการสอนกว่า nonparticipants. ข้อ จำกัด ที่สำคัญของการศึกษาของเราก็คือว่าในขณะที่เราประสบความสำเร็จในการสุ่มนักเรียนระหว่างการรักษาและกลุ่มควบคุม เราไม่สามารถสุ่มอาจารย์ในทั้งสองกลุ่มและทำให้ไม่สามารถควบคุมความแตกต่างในคุณภาพครู สอนการสำรวจแสดงให้เห็นว่าโดยเฉลี่ยผู้สอนในส่วนแบบดั้งเดิมรูปแบบได้มีประสบการณ์มากขึ้นกว่าคู่ของพวกเขาส่วนการเรียนการสอนรูปแบบไฮบริด (ปีเฉลี่ยของประสบการณ์ในการสอน 2

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเรียนรู้ออนไลน์ในการศึกษา

อุดมศึกษาที่สูงขึ้นในสหรัฐอเมริกา โดยเฉพาะภาครัฐ มากขึ้นในระยะสั้นของทรัพยากร สหรัฐอเมริกายังคงตัดสรรในการตอบสนองต่อแรงกดดันด้านการคลังและการใช้จ่ายมากขึ้นในเรื่องอื่น ๆ เช่น การดูแลสุขภาพและค่าใช้จ่ายในการเกษียณอายุ ค่าเล่าเรียนสูงกว่ารายได้อาจจะหลบวาล์วแต่ก็มีความกังวลมากเกี่ยวกับระดับเพิ่มความแค้นระหว่างนักเรียนและครอบครัวของพวกเขาและผู้ติดตามการเมือง reverberations การเล่าเรียน ประธานาธิบดีโอบามาได้ decried tuitions จัตวา เรียกว่า วิทยาลัยและมหาวิทยาลัย เพื่อควบคุมต้นทุน และเสนอให้ระงับการเข้าถึงบางโปรแกรมของรัฐบาลกลางสำหรับวิทยาลัยและมหาวิทยาลัยที่ไม่มีที่อยู่ " ปัญหา affordability

"ค่าใช้จ่ายไม่น้อยให้ความสนใจใน K – 12 การศึกษา จนถึง 2008 วิกฤตการณ์ทางการเงิน และการชะลอตัวของการเติบโตทางเศรษฐกิจที่ตามมาในสหรัฐอเมริกา , ค่าใช้จ่ายต่อนักเรียนระดับประถมศึกษาและมัธยมศึกษาที่ได้รับอย่างต่อเนื่องเพิ่มขึ้น จำนวนบุคลากรของโรงเรียนจ้างทุก 100 คน มากกว่าสองเท่าระหว่าง 1960 และทศวรรษแรกของศตวรรษที่ 21 แต่ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาค่าคุณสมบัติท้องถิ่นได้หยุดนิ่ง และรัฐต้องเผชิญแรงกดดันเพิ่มงบประมาณ ผลต่อค่าใช้จ่ายนักเรียนได้เป็นครั้งแรกในรอบหลายทศวรรษแสดงลดลงเห็นได้ชัด และอัตราส่วนครูนักเรียนได้เริ่มเลื่อนขึ้นไป ( ดูที่ " โรงเรียนและเงิน " , คุณสมบัติ , Fall 2012 ) ด้วยค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นของผู้บริหาร และครูบำนาญบีบโรงเรียนคาดว่าจะทำต่อ . . .

เรื่องของการอภิปรายที่รุนแรงว่า ความก้าวหน้าในเทคโนโลยีสารสนเทศ ภายใต้สถานการณ์ที่เหมาะสม ให้เพิ่มผลผลิต และเพื่อลดต้นทุนของการสอน กว่า และฉลาดกว่าการใช้เทคโนโลยีในการสอน คือ มองว่าเป็นแนวโน้มของการควบคุมค่าใช้จ่ายในขณะที่การลดช่องว่างทางการพัฒนา การเข้าถึง การเจริญเติบโตระเบิดในการเรียนรู้ออนไลน์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระดับที่สูงขึ้น มักจะอ้างเป็นหลักฐานว่า ในที่สุด เทคโนโลยีอาจเสนอแนวทางเพื่อการพัฒนา ( ดูรูปที่ 1 ) .

อย่างไรก็ตามมีความกังวลว่า อย่างน้อยบางชนิดของการเรียนรู้ออนไลน์มีคุณภาพต่ำและการเรียนรู้ออนไลน์ในทั่วไป depersonalizes การศึกษา มันเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องจำว่า " การเรียนรู้ " ออนไลน์มาในความหลากหลาย dizzying ของรสชาติตั้งแต่เพียงแค่อัดวีดีโอการบรรยายและการโพสต์พวกเขาออนไลน์สำหรับทุกการเข้าถึงในการอัปโหลดวัสดุ เช่น ตัวอักษร การบ้านงานและการทดสอบเพื่ออินเทอร์เน็ต ทั้งหมด วิธีที่ซับซ้อนอย่างมาก การเรียนรู้แบบโต้ตอบระบบที่ใช้ติวเตอร์รับรู้ และใช้ประโยชน์จากลูปความคิดเห็นหลาย การเรียนรู้ออนไลน์ที่สามารถใช้ในการสอนวิชาประชากรหลายชนิดแตกต่างกันในการตั้งค่าสถาบันหลากหลาย




คลิกเพื่อดูภาพขยายแม้จะมีศักยภาพที่ชัดเจนของการเรียนรู้เพื่อให้การเรียนการสอนคุณภาพสูงลดต้นทุนออนไลน์ มีหลักฐานที่เคร่งครัดมาก เล็ก ๆน้อย ๆในการเรียนรู้สำหรับนักเรียนที่ได้รับการเรียนการสอนออนไลน์ . การศึกษาน้อยมากดูที่ใช้บทเรียนออนไลน์สำหรับหลักสูตรเบื้องต้น ขนาดใหญ่ที่มหาวิทยาลัยสาธารณะหลักตัวอย่างเช่นที่ส่วนใหญ่ที่ดีของนักศึกษาไล่ให้เชื่อมโยง หรือบัณฑิตองศา แม้แต่น้อยใช้สุ่ม ได้รับมอบหมายให้สร้างจริง การทดลองที่แยกผลของการเรียนรู้ออนไลน์จากปัจจัยอื่น ๆ .

เรียนของเรานั้นหลายข้อ จำกัด ของการศึกษาก่อน โดยใช้มาตรฐานทองการออกแบบ การวิจัย การศึกษาทดลองการวัดผลกระทบต่อผลการเรียนรู้จากหลักสูตรวิทยาลัยสถิติแบบโต้ตอบออนไลน์ โดยเฉพาะ เราสุ่มให้นักเรียนในหกมหาวิทยาลัยสาธารณะมหาวิทยาลัยที่จะใช้หลักสูตรในรูปแบบไฮบริด ด้วยบทเรียนคอมพิวเตอร์พร้อมด้วยหนึ่งชั่วโมงของการสอนแต่ละสัปดาห์แนะนำแบบตัวต่อตัว หรือแบบดั้งเดิม รูปแบบ