Teacher moderating and student engagement in synchronous computer conferences
Notice bibliographique
Résumé
Online learning has received a great deal of attention lately, especially in higher education. The bulk of research has focused on asynchronous environments (such as web-based bulletin boards, e-mail systems etc.). Synchronous communication, by contrast, despite its popularity, has received less research attention. Of particular interest is the manner in which instructors manage the ebb and flow of classroom discussion and how this affects student engagement. This dissertation study attempts to develop a deeper understanding of the relationship between teacher moderating and student engagement. The primary data source for the study was 44 transcripts collected from 4 groups of college students over 11 weeks of conferences in a moderated synchronous online course taught in a Canadian university. The study used a mixed method design where the results of the quantitative analysis were used to select cases for qualitative analysis to better understand the substantive processes of engaged collaborative discourse. An important part of the analysis was the development of new constructs and measurement methods to measure teacher moderating behaviors and a range of student engagement variables (behavioral, social-emotional and intellectual). The quantitative analysis revealed that student intellectual engagement was a function of both students' participation, and the number and quality of teacher postings. For the qualitative part of the research, the researcher applied discourse analysis techniques to transcripts of interest in order to discover specifically what was happening with teacher moderating. This provided a unified picture of the complex nature of the interaction process in synchronous learning environments as well as an opportunity to identify and present key themes and practices for effective online moderating. In summary, the methodologies and findings of this study contribute to a better understanding of how teachers can provide effective online mentoring and scaffolding to facilitate student engagement with each other and with the subject matter. It also contributes to a better understanding of whether and how a community of inquiry develops by means of synchronous computer conferencing and how students can become invested behaviorally, social-emotionally, and intellectually. This research also informs both research and practice related to the larger goal of improving the quality of online teaching and learning.
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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 | 0,012 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».