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Enregistrement W2073854584 · doi:10.5206/cjsotl-rcacea.2012.2.7

Impact of Multitasking on Listening Effectiveness in the Learning Environment

2012· article· en· W2073854584 sur OpenAlexaffvenue
Alla Kushniryk, Kenneth J. Levine

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal for the Scholarship of Teaching and Learning · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman multitaskingActive listeningPsychologyHumanitiesArtCommunicationCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This experimental study evaluated the impact of multitasking and social presence on students’ performances in the learning environment. In the first live-presenter group, the participants listened to a lecture in a face-to-face environment. In the second virtual-presenter group, the participants listened on their computers to a pre-recorded lecture. The participants of these groups listened to a lecture and simultaneously wrote responses to open-ended online survey questions. While the participants of the first two groups were multitasking, those in the third group completed listening and writing tasks sequentially. It was found that multitasking significantly decreased performances on both the listening and writing tasks. The experiment also uncovered that the degree of social presence did not affect students’ performances on the listening or writing tasks in the learning environment. The perceived degree of social presence was the same in the virtual- and live-presenter groups. La présente étude expérimentale évalue les conséquences de la multiplicité des tâches et de la présence sociale sur la performance des étudiants dans l’environnement d’apprentissage. Le premier groupe a assisté à une cours donnée par un conférencier sur place. Le deuxième groupe a écouté le cours préenregistrée à partir d’un ordinateur. Les participants de ces deux groupes ont répondu simultanément en ligne aux questions ouvertes d’un sondage. Alors que les participants des deux premiers groupes ont effectué des tâches multiples simultanément, ceux du troisième groupe ont d’abord écouté puis ont répondu au sondage de façon séquentielle. Les chercheurs ont découvert que le fait de réaliser des tâches multiples entraînent une baisse importante de la performance en ce qui a trait à l’écoute et à la rédaction des réponses. L’expérience a aussi permis de découvrir que la présence en classe n’influe pas sur la performance des étudiants en ce qui a trait aux tâches d’écoute ou de rédaction dans l’environnement d’apprentissage. Le degré perçu de présence sociale était le même dans le groupe du conférencier virtuel que dans celui du conférencier en direct.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,324 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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