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Enregistrement W1903290628 · doi:10.14742/ajet.1681

Student perception of topic difficulty: Lecture capture in higher education

2015· article· en· W1903290628 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAustralasian Journal of Educational Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovations in Educational Methods
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesDivision of Undergraduate EducationUniversity of GuelphJohn D. and Catherine T. MacArthur Foundation
Mots-clésPerceptionVariety (cybernetics)Affect (linguistics)PsychologyEducational technologyHigher educationMathematics educationCognitive psychologyComputer scienceArtificial intelligenceCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Perception of topic difficulty is a likely predictor of lecture capture video use, as student perception of difficulty has been shown to affect a variety of outcomes in academic settings. This study measured the relationship between perceived difficulty and the use of lecture capture technology in a second year biochemistry course while additionally taking into account student learning approaches, comfort with technology, gender and performance outcomes. In several analyses, it was found that a higher perceived level of difficulty was associated with an increased number of video accessions, although this relationship was not consistent across all topics. As well, it was found that surface learning approach score and gender were significantly associated with the number of accessions of lecture capture videos, while deep approach score, course grade, and level of comfort with technology were not. This study confirms that student use of lecture capture is related to their perception of topic difficulty, and demonstrates that student characteristics also influence lecture capture behaviour. Although the strength of our observed associations were weak, the level of content difficulty may be an important factor to consider when deciding when to use lecture videos as learning resources in higher education.</p>

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil0,682

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,370 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle