Time students spend reading threaded discussions in online graduate courses requiring asynchronous participation
Notice bibliographique
Résumé
The authors report the results of a study that provides bases for comparison between the time necessary to participate in courses delivered asynchronously online and courses delivered in a traditional classroom setting. Weekly discussion threads from 21 sections of six courses offered as part of online, degree-granting, accredited, graduate programs were examined. The purpose of this research is to determine whether students are spending more or less time participating in an online course than in a traditional classroom. 
 
 The discussion size (i.e., the number of words per discussion) was determined using the automatic word count function in MS Word. Once the word counts for each course section were determined, the average words per discussion were calculated. The authors used 180 words per minute to calculate the average reading time, based on the work of Ziefle (1998) and Carver (1985, 1990), in order to determine the average minutes per week a student spent reading the discussions.
 
 The study indicates that a typical, graduate-level, online, asynchronous discussion requires about one hour a week of reading time, and the time commitment for participatory activity is similar to that of traditional, face-to-face courses, given that it takes under two hours to compose initial messages and responses to the discussion prompt.
 
 Although these findings are informative, further research is recommended in the area of time spent on online course activities in terms of student hours earned to enable a direct focus on various student characteristics, such as English language competency and student level.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».