Bridging Multi-Campus Distances with Digital Closeness: An Empirical Dive into Face-to-Face Extended (FTFx) Instruction

سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 66

فایل این مقاله در 17 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_IJLSS-3-1_004

تاریخ نمایه سازی: 19 فروردین 1404

چکیده مقاله:

In the context of increasing university mergers, this study investigates the use of technology to facilitate cross-campus teaching interaction and enhance student learning experiences. Focusing on National Yang Ming Chiao Tung University (NYCU), we compared Face-to-Face Extended (FTFx), traditional Face-to-Face (FTF), and ۲D Virtual Classroom (VC) course modalities. Employing a quasi-experimental design, we analyzed the flow state and discussion behaviors of students enrolled in the "Learning and Reading Comprehension Strategies" course during "World Café" discussions in ۲۰۲۲ and ۲۰۲۳. Data were collected through questionnaires and classroom video recordings, and analyzed using quantitative content analysis and lag sequential analysis. Results indicated no significant differences in flow state and discussion behaviors between FTFx and FTF courses, both of which were significantly higher than VC courses. Discussion sequences were similar across FTFx, FTF, and VC. The findings suggest that the FTFx model is a viable solution for synchronous extended classrooms in multi-campus universities, promoting cross-campus resource sharing and student interaction while maintaining the benefits of traditional face-to-face instruction. This study provides insights for the future development of higher education.

نویسندگان

Kenzen Chen

Associate Professor of e-learning at National Yang-Ming Chiao Tung University (NYCU), Taiwan.

Kai-Ping Shih

MSc in e-learning, National Yang Ming Chiao Tung University (NYCU), Taiwan.

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Bernard, R. M., Abrami, P. C., & Borokhovski, E., et ...
  • Bakeman, R., & Quera, V. (۲۰۱۱). Sequential analysis and observational ...
  • Brown, J., & Isaacs, D. (۲۰۰۵). The World Café: Shaping ...
  • City Square Associates. (۲۰۱۹, January ۸). HBX rebrands to Harvard ...
  • Cohen, J. (۱۹۶۰). A coefficient of agreement for nominal scale. ...
  • DeMatthews, D., Knight, D., Reyes, P., Benedict, A., & Callahan, ...
  • Guardino, C. A., & Fullerton, E. (۲۰۱۰). Changing behaviors by ...
  • Li, S. -C., & Chen, K.-Z. (۲۰۲۲). Analysing behavioral sequences ...
  • Loureiro, A., Santos, A., & Bettencourt, T. (۲۰۱۲). Virtual worlds ...
  • Mangione, G. R. J., & Cannella, G. (۲۰۲۱). Small school, ...
  • Marx, A., Fuhrer, U., & Hartig, T. (۱۹۹۹). Effects of ...
  • Pearce, J. M., Ainley, M., & Howard, S. (۲۰۰۵). The ...
  • Zhao, X., & McClure, C. D. (۲۰۲۲). Gather.Town: A gamification ...
  • نمایش کامل مراجع