Notice bibliographique
Résumé
Students often complain of overload in online learning environments. Discussions here consider online design and organization factors that might contribute to students’ reports of overload. This study explored predictions that 1) students’ past online experience, 2) the organization of online environments and relevance of online material with which students work, and 3) the level of task difficulty impact (a) student learning outcomes, (b) students’ reports of overload, and (c) students’ perceptions of having enough time to complete assigned course work. A total of 346 participants were tested in two experiments that manipulated the organization of the online environment and the material that students had to learn. Experiment 1 tested how the organization of the online environment impacted learning outcomes. Findings suggested that online environments that are overly busy and that contain irrelevant information (i.e., stimulus-rich or “stimulus-noisy” online environments) had a negative impact on experienced, savvy online learners, but no impact on students less experienced with online learning environments. Surprisingly, results here suggest that overload affected only experienced students. Experiment 2 tested how the organization of the online material (that students had to learn) impacted learning outcomes. Findings suggested that online learning environments that used hypertext to organize material had a negative impact on student learning outcomes, misconceptions of information, and perceived overload. This chapter examines literature that considers design and organization factors that can impact online learning, and considers design strategies for online teaching environments and strategies for avoiding factors that can leave students feeling overloaded.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,028 |
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 ».