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Enregistrement W2796128227

Student Moderators in Asynchronous Online Discussion : Scaffolding Their Questions

2017· article· en· W2796128227 sur OpenAlexaff
Daniel Zingaro, Alexandra Makos, Sadia Sharmin, Linsday Wang, Antoine Despres-Bedward, Murat Öztok

Notice bibliographique

RevueLancaster EPrints (Lancaster University) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariety (cybernetics)Asynchronous communicationScaffoldPsychologyOnline discussionComputer-mediated communicationProcess (computing)Mathematics educationComputer scienceThe InternetWorld Wide WebArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asynchronous computer-mediated conferencing (CMC) courses rely on sustained threaded discourse to encourage student learning. One successful approach for engaging students is through the use of peer moderators, whose goals are to focus and sustain the discussion, challenge students, and synthesize and summarize shared accomplishments. Peer moderators typically begin by posing thought-provoking questions to their peers, and it is known that different types of questions are differentially effective for generating higher-order discussion. However, prior literature suggests that students use very few question types, and tend to use types that have been linked to low levels of learning. In this research, we scaffold the questioning process, and then investigate the use and impacts of question type on resultant higher-order thinking. We find that the scaffolding led to a rich variety of question types, and that the evidence suggests new research directions for both Application and Course Link questions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,849

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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