If You Build It, Will They Come? Predictors of Teachers’ Participation in and Satisfaction with the Effective Classroom Interactions Online Courses
Notice bibliographique
Résumé
<div class="WordSection1"><p>The <em>Effective Classroom Interactions</em> (ECI) online courses were designed to provide an engaging, effective and scalable approach to enhancing early childhood teachers’ use of classroom practices that impact children’s school readiness. The created courses included several versions aimed at testing whether or not certain design aspects could increase participation and subsequent learning outcomes. The purpose of this study was to examine the extent to which early childhood teachers accessed the courses and varied in their a) participation in the core course content and b) optional discussion board as a result of the course experience they were assigned to as well as individual characteristics that may be associated with participation. Findings indicated that early childhood teachers accessed the course often on nights and weekends and reported high levels of satisfaction with their experience. Both persistence in the ECI courses and overall completion of activities were higher than those reported in other studies of online learning. Whether or not the participant was in the course that had regular interactions with the instructor, comfort with technology and took the course for credit consistently predicted participation, but not always in expected ways. Implications for exploring online learning as a feasible option for early childhood educators are discussed.</p></div>
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».