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Enregistrement W2395891308 · doi:10.25772/f4vk-gs86

DOCUMENTING STUDENT CONNECTIVITY AND USE OF DIGITAL ANNOTATION DEVICES IN VIRGINIA COMMONWEALTH UNIVERSITY CONNECTED COURSES: AN ASSESSMENT TOOLKIT FOR DIGITAL PEDAGOGIES IN HIGHER EDUCATION

2016· book-chapter· en· W2395891308 sur OpenAlexfundno aff
Laura Gogia

Notice bibliographique

RevueVCU Scholars Compass (Virginia Commonwealth University) · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAthabasca UniversityHarvard University
Mots-clésCommonwealthAnnotationMathematics educationHigher educationComputer sciencePedagogySociologyPolitical sciencePsychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Virginia Commonwealth University (VCU) is implementing a large scale exploration of digital pedagogies, including connected learning and open education, in an effort to promote digital fluency and integrative thinking among students. The purpose of this study was to develop a classroom assessment toolkit for faculty who wish to document student connectivity in course-related blogging and microblogging (“tweeting”) activities. Student use of digital annotation devices, including hyperlinks, embedded images, mentions, and hashtags, were studied in four university courses as potential indicators of student connectivity, defined as the ability to connect current thoughts and experience with other concepts and people across space and time. One thousand one hundred and eighty six (1186) hyperlinks and embedded images, 2708 mentions, and 135 hashtags were collected from 498 learner blog posts and 5343 tweets through mostly automated, digital workflows and analyzed through a combination of statistical, content, and network analysis. General criteria for “connected course” design, a model for connectivity as a form of learning, connectivity-based learning goals, and integrated, potentially scalable assessment practices are discussed. Content analysis led to the development of classification systems for the types, sources, and communicative impact of hyperlinked and embedded materials in blogging and tweeting contexts. Network analysis was adapted to visualize, document, and describe course-related social interactions and student use of web-based information sources. Real student data are used to describe annotation-focused assessment criteria, analytic assessment dashboards, rubrics, and approaches to real-time graphic visualization of student performance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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