You are here:

Addressing diverse learner preferences and intelligences with emerging technologies: Matching models to online opportunities
ARTICLE

, Wayne State University ; , Indiana University

CJLT Volume 34, Number 2, ISSN 1499-6677 e-ISSN 1499-6677 Publisher: Canadian Network for Innovation in Education

Abstract

This paper critically reviews various learning preferences and human intelligence theories and models with a particular focus on the implications for online learning. It highlights a few key models, Gardner’s multiple intelligences, Fleming and Mills’ VARK model, Honey and Mumford’s Learning Styles, and Kolb’s Experiential Learning Model, and attempts to link them to trends and opportunities in online learning with emerging technologies. By intersecting such models with online technologies, it offers instructors and instructional designers across educational sectors and situations new ways to think about addressing diverse learner needs, backgrounds, and expectations. Learning technologies are important for effective teaching, as are theories and models and theories of learning. We argue that more immense power can be derived from connections between the theories, models and learning technologies. Résumé : Cet article passe en revue de manière critique les divers modèles et théories sur les préférences d’apprentissage et l’intelligence humaine, avec un accent particulier sur les implications qui en découlent pour l’apprentissage en ligne. L’article présente quelques-uns des principaux modèles (les intelligences multiples de Gardner, le modèle VAK de Fleming et Mills, les styles d’apprentissage de Honey et Mumford et le modèle d’apprentissage expérientiel de Kolb) et tente de les relier à des tendances et occasions d’apprentissage en ligne qui utilisent les nouvelles technologies. En croisant ces modèles avec les technologies Web, les instructeurs et concepteurs pédagogiques dans les secteurs de l’éducation ou en situation éducationnelle se voient offrir de nouvelles façons de tenir compte des divers besoins, horizons et attentes des apprenants. Les technologies d’apprentissage sont importantes pour un enseignement efficace, tout comme les théories et les modèles d’apprentissage. Nous sommes d’avis qu’en établissant des liens entre les théories, les modèles et les technologies d’apprentissage, il est possible d’obtenir un résultat plus puissant. This article has been translated to Armenian. Click here for the translation.

Citation

Zhang, K. & Bonk, C.J. (2009). Addressing diverse learner preferences and intelligences with emerging technologies: Matching models to online opportunities. Canadian Journal of Learning and Technology / La revue canadienne de l’apprentissage et de la technologie, 34(2),. Canadian Network for Innovation in Education. Retrieved November 18, 2019 from .

References

View References & Citations Map

These references have been extracted automatically and may have some errors. Signed in users can suggest corrections to these mistakes.

Suggest Corrections to References