Group Processes Supporting the Development of Progressive Discourse in Online Graduate Courses
Notice bibliographique
Résumé
This design-based research study investigates the development of progressive discourse among participants (n=15, n=17, n=20) in three online graduate course contexts. Progressive discourse is a kind of discourse for inquiry in which participants share, question, and revise their ideas to deepen understanding and build knowledge. Although progressive discourse is central to knowledge building pedagogy, it is not known whether it is possible to detect its emergence in the patterns of participation in asynchronous conferencing environments or what kinds of instructional scaffolding are most effective to support its development. This study offers a unique perspective by characterizing episodes of discourse where participants honor the commitments for progressive discourse and by refining designs of peer and software-based scaffolding for progressive discourse. \nResults showed that measures such as note count, replies, and thread sizes can determine some qualities of online discourse but do not shed light on the development of progressive discourse. Thus an in-depth analysis of discourse for groups was developed to trace the interdependent individual contributions to the group discourse. Peer scaffolding that made norms for progressive discourse explicit was introduced to encourage participants to engage in sustained student-centered discourse for inquiry. Findings show that this intervention was most effective at the beginning of a course for newer online learners and newer graduate students, and least effective for students who were practicing K-12 teachers. A significant barrier to fostering progressive discourse is the tendency for teachers to reject these norms and revert to belief-mode thinking and devotional discourse typical of traditional schooling. Additionally, findings suggest that software-based scaffolding (as found in Knowledge Forum’s scaffold support feature) is a promising avenue for future design innovations to encourage progressive discourse. \nAlthough the results of this study are only suggestive, the findings do illustrate ways in which graduate students can uphold the commitments to move beyond expressions of socio- affective connection and opinion to discuss ideas in ways that lead to more useful explanations. The implications for these results for analyzing the quality of online discourse and the designs of instructional scaffolding in online learning environments are discussed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».