Online learner self-regulation: Learning presence viewed through quantitative content- and social network analysis
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an extension of an ongoing study of online learning framed within the community of inquiry (CoI) model (Garrison, Anderson, & Archer, 2001) in which we further examine a new construct labeled as learning presence. We use learning presence to refer to the iterative processes of forethought and planning, monitoring and adapting strategies for learning, and reflecting on results that successful students use to regulate their learning in online, interactive environments. To gain insight into these processes, we present results of a study using quantitative content analysis (QCA) and social network analysis (SNA) in a complementary fashion. First, we used QCA to identify the forms of learning presence reflected in students’ public (class discussions) and more private (learning journals) products of knowledge construction in online, interactive components of a graduate-level blended course. Next, we used SNA to assess how the forms of learning presence we identified through QCA correlated with the network positions students held within those interactional spaces (i.e., discussions and journals). We found that the students who demonstrated better self- and co-regulation (i.e., learning presence) took up more advantageous positions in their knowledge-generating groups. Our results extend and confirm both the CoI framework and previous investigations of online learning using SNA.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».