Distance students' readiness for and interest in collaboration and social media
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to describe how researchers from four large Canadian distance education or dual mode institutions conducted a survey aiming to describe the use of and interest in social software and Web 2.0 applications by distance education students and to measure their interest in collaborating with peers. Design/methodology/approach In order to do this, an online questionnaire was distributed to students from four large Canadian distance education institutions. A systematic sampling procedure led to 3,462 completed questionnaires. The results show that students have diverse views and experiences, but they also show strong and significant age and gender differences in a variety of measures, as well as an important institution effect for interest in collaboration. Findings Males and younger students score higher on almost all indicators, including cooperative preferences. In this paper the authors review quantitative results from the survey from earlier work (Poellhuber et al.) and present an analysis of the qualitative data gathered from open‐ended questions in the survey. Answers to open‐ended questions regarding the expectation and interest in using social software in their courses, show that students have positive expectations about interactions and course quality, but also concerns about technical, time, and efficiency issues. Research limitations/implications The probabilist sampling, as well as the high number of respondents, are forces. The limits of the research are linked to its survey methodology, possible self‐selection bias, history effect and social desirability effect. Practical implications The study opens avenues to those who consider the integration of social software or Web 2.0 tools in distance courses. Social implications It also offers guidance to those who consider using social software for learning purposes in general. Originality/value While social media and social networking tools offer new educational affordances and avenues for students to interact, that may alleviate the drop‐out rate problem faced by distance education institutions. Little is known about distance students' expertise with social media or their interest in using them to learn individually or to collaborate with peers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».