Are online learners frustrated with collaborative learning experiences?
Notice bibliographique
Résumé
Online education increasingly puts emphasis on collaborative learning methods. Despite the pedagogical advantages of collaborative learning, online learners can perceive collaborative learning activities as frustrating experiences. The purpose of this study was to characterize the feelings of frustration as a negative emotion among online learners engaged in online computer-supported collaborative learning (CSCL) experiences and, moreover, to identify the sources to which the learners attribute their frustration. With this aim, a questionnaire was designed to obtain data from a sample of online learners participating in the Master of ICT and Education program of the Universitat Oberta de Catalunya (UOC). Results revealed that frustration is a common feeling among students involved in online collaborative learning experiences. The perception of an asymmetric collaboration among the teammates was identified by the students as the most important source of frustration. Online learners also identified difficulties related to group organization, the lack of shared goals among the team members, the imbalance in the level of commitment and quality of the individual contributions, the excess time spent on the online CSCL tasks, the imbalance between the individual and collective grades, and difficulties in communication, among other factors leading to frustration. The analysis of the students’ sources of frustration in online CSCL is followed by a list of recommendations to the distance education stakeholders, aiming to reduce students’ frustration and improve the quality of their experiences in online CSCL contexts such as the UOC.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».