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Enregistrement W2899803443 · doi:10.5430/jnep.v9n3p14

Usability of a classroom response system in an online course: Testing of a smartphone-downloadable technology enhanced learning tool for distance education

2018· article· en· W2899803443 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAdelphi University
Mots-clésUsabilityLikert scaleClass (philosophy)Computer sciencePoint (geometry)Distance educationMobile deviceSystem usability scaleMultimediaPsychologyMedical educationWorld Wide WebMathematics educationWeb usabilityHuman–computer interactionMedicineArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and objective: Classroom response systems (CRS) have been used in higher education since the 1990s to enhance student learning and engagement. It began with portable “TV remote control-looking” devices that students used in class to answer questions posed by the professor. Aggregated responses are available instantaneously and projected on the screen to serve as a feedback mechanism for the professor and students to gauge learning, potentially prompt further review of the topics, or inspire further discussion. Companies which produce CRS tools are beginning to develop apps to allow students to use their own technology mobile devices during similar learning activities. Many educational institutions are increasingly offering distance education courses and programs, yet little is currently known about the effectiveness of CRS integration into online courses. This usability study was conducted to determine whether a technology enhanced learning tool, specifically a CRS that can be downloaded to one’s smartphone, would be suitable for adoption in online classes in one particular suburban university in New York.Methods: The study is a mixed method, one group, pretest/posttest descriptive design. Convenience sampling (n = 48) was used to engage students enrolled in an online nursing course during their first semester in a master’s degree program. A five-point Likert scale was designed for respondents to rate 21 statements in terms of their degree of agreement (with 5 being “strongly agree” and 1 being “strongly disagree”). The statements included descriptors of the three usability domains (functionality, support and effectiveness) selected to evaluate the smartphone-based CRS app. Open-ended questions were included to provide contextual perspectives on these criteria.Results: T-tests demonstrated an improvement in student ratings of agreement with the evaluative criteria for this CRS smartphone app when comparing pre- and post-implementation survey data. This includes agreement with the CRS’s functionality (p = .001), support (p = .004) and effectiveness (p = .189) at α = 0.05, as well as overall usability across criteria domains (p = .000 at α = 0.05). Respondents additionally suggested that specific features be changed or added to the current design to make it easier to navigate.Conclusions: For educational apps to achieve optimal use and effectiveness, iterative design assessments should continue until the end-users truly benefit from the technology enhanced learning tool. This smartphone-downloadable CRS app proved to be a useful adjunctive tool for enhancing student learning in an online class. Yet there were numerous design recommendations provided by students that could further improve its usability.

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.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,384 · 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