Characterizing Online Learners’ Time Regulation
Notice bibliographique
Résumé
The importance of the time factor in online learning is starting to be recognized as one of the main factors in the learners’ achievements and drop outs (Barbera, Gros, & Kirshner, 2012; Park & Choi, 2009; Romero, 2010). Despite the recognition of the time factor importance, there is still the need for theorizing temporality in the context of online education. In this chapter, the authors contribute to the advancement of the evaluation of time factors in online learning by adapting the theoretical framework of the Academic Learning Times (Caldwell, Huitt, & Graeber, 1982; Berliner, 1984) for evaluating the online learners’ time regulation. For this purpose, they compare two case studies based on the Academic Learning Times framework. The case studies characterize online learner regulation based on an analysis of online learners at the Universitat Oberta de Catalunya (UOC), Spain, and the initiatives taken by the instructional team of the Virtual Campus at the University of Limoges (CVTIC) to support online learner time regulation on this virtual campus in France. After comparing the two case studies, the chapter provides guidelines for improving online learners’ individual and collaborative time regulation and reflects about the need to advance in the theorization of the time factor frameworks in online education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».