Enhancing the Study of Business Statistics with an e-Homework System
Notice bibliographique
Résumé
This paper compares the performance of two classes of students who were enrolled in an Introductory Business Statistics course. Students in one class were required to use e-homework, an online system and another class completed their homework assignments without the online system. The major objective of this study was to determine whether there was any difference in the level of performance between students who used the online homework system and those who did homework assignments in the traditional method. The students in a large class with online homework were compared to students without online homework. This e-homework system enables instructors to monitor individual student’s performance and transmit immediate feedback to students. This paper answers the question: Can online homework improve the performance of students enrolled in an Introductory Business Statistics course? To answer this question, we evaluated the students’ performance based on their final grades in a first year Introductory Statistics course. Students’ perceptions of the usefulness of online homework were also considered. The findings of this research showed that students obtain many benefits from online homework. Students were better prepared in writing test, their ability to understand course concepts increased because of the timely feedback they receive from instructors, discussion about Statistics among peers occurred more frequently than in previous semesters. Students cultivated better study habits, and consequently, they developed more confidence in applying their knowledge of statistical concepts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».