Growth patterns and E-Moderating Supports in Asynchronous Online Discussions in an Undergraduate Blended Course
Notice bibliographique
Résumé
<p>This study presents a case study of asynchronous online discussions’ (AOD) growth patterns in an undergraduate blended course to address the gap in our current understanding of how threads are developed in peer-moderated AODs. Building on a taxonomy of thread pattern proposed by Chan, Hew and Cheung (2009), growth patterns of thirty-six forums were explored on three patterns: Short Thread Pattern (SHTP), Extended Thread Pattern (ETP), and Split Thread Pattern (STP). The impact of peer moderating supports on thread growth was also investigated. Types of peer moderators’ supports were explored utilizing a coding scheme from Smet, Keer, Wever, and Valcke’s (2010) study. STP pattern was found to be more common than the other patterns with 74 (37.94%) out of 195 threaded discussions growing on it. The results also showed that, compared to SHTP, in both STP and ETP the occurrences of ‘Information exchange’ and ‘Knowledge construction’ supports appeared to be more, while the presences of supports stimulating ‘Development’, ‘Access and motivation’ and ‘Socialization’ were less. Furthermore, the use of ‘Access and motivation’ and ‘Socialization’ supports appeared to enhance early thread termination when used individually. Thread continuity was reinforced by the use of ‘Knowledge construction’ support with other moderating supports.<em></em></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 | 0,006 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».