Using Positive Visual Stimuli to Lighten The Online Learning Experience through In Class Questioning
Notice bibliographique
Résumé
<p>Using in-class questions is an efficient instructional strategy to keep abreast of the state of student learning in a class. Some studies have found that discussing in-class questions in synchronous learning is helpful. These studies demonstrated that synchronous questions not only provide students with timely feedback, but also allow teachers to change the pedagogy adaptively. However, some studies have also shown negative results of synchronous questions in that students may resist being questioned because of anxiety. Therefore, this paper proposes an idea of showing students funny images in order to reward them for providing correct answers. The effect of connecting questions with funny image rewards was examined by collecting data on student test scores, on facial expressions and on electroencephalogram (EEG) responses elicited using this strategy. The data on students' facial expressions indicated that being presented with funny images for correct answers consistently helps to arouse positive emotions in participants. Also, the data on the EEG responses showed that the participants receiving the rewarded questions demonstrated a trend toward increasing levels of attention and relaxation. However, the results also revealed that significant improvements in test scores were not apparent regardless of whether or not amusing visual stimuli were used. The findings imply that showing funny images as a stimulus enhances students' affective states in student-teacher interactions during online learning activities.</p>
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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 | 0,007 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».