Notice bibliographique
Résumé
BackgroundComputer Mediated Conferencing (CMC) provides the opportunity for interaction in distance education courses.Successful asynchronous text-based conferencing overcomes transactional distance (Moore, 1991), permitting student-student as well as instructor-student communication.This interaction is thought to foster the development of an on-line learning community.Strategic initial messages, triggers, in asynchronous text conferencing can lead to rich cognitive discussions.Such initiating messages or triggers have been reported in previous literature, defined either in relation to their effects (number of actual responses received), or their intentions (the writer's evident purpose of evoking responses by being in some way provocative).In Zhu's (1996) study, a good student starter usually pointed to a few major discussion themes for a weekly discussion.Fahy (2001) defined "response triggers" as messages that generated large numbers of subsequent postings.Triggers in the Community of Inquiry model are defined more in the latter sense, as messages that are intended by the writer to evoke discussion, whether or not they actually succeed in doing so (Garrison, 2002;Garrison, Anderson, and Archer, 2000;Garrison, Anderson, and Archer, 2001).The characteristics of postings which succeed in triggering responses, as compared with those which fail to do so, was the focus of this inquiry. PurposeThis report briefly summarizes the findings from the thesis Trigger Analysis in Computer Mediated Conferencing (Poscente, 2003).This study explored the frequencies and characteristics of trigger postings in asynchronous CMC conferences in a moderated, graduate-level, online course environment.The study focused on observing, identifying, and describing patterns in true triggers and true duds.
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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 | 0,003 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».