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Enregistrement W2907405692 · doi:10.21432/cjlt27792

Deviating From the Traditional Instructional Tools: Integrating Twitter in a Sociology of Deviance Course | S’éloigner des outils pédagogiques traditionnels : intégrer Twitter dans un cours sur la sociologie de la deviance

2018· article· en· W2907405692 sur OpenAlex
Adrienne M. F. Peters, Jane Costello, Daph Crane

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Learning and Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueService-Learning and Community Engagement
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologySociology of EducationLibrary scienceHumanitiesPedagogyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the use of social media in post-secondary education expands, so does the research literature examining its effectiveness in engaging students. Studies have examined the use of Twitter as an assessment and engagement tool, and since this is a broad and growing research area, better understanding whether Twitter can promote these outcomes in an upper-level university course is valuable. This paper explores these themes based on a student survey (N=37) conducted in a Sociology Deviance course. It also reviews how students responded to the use of Twitter as a “community-classroom” engagement and assessment tool. Findings reveal that Twitter did contribute to some students’ sense of community. We offer suggestions for how instructors can successfully integrate Twitter activities into their course assessment to make them more engaging and to improve connectedness.L’utilisation des médias sociaux dans l’éducation postsecondaire prend de l’ampleur, entraînant l’augmentation de la documentation de recherche qui examine leur efficacité à motiver les élèves. Des études se sont penchées sur l’utilisation de Twitter comme outil d’évaluation et de participation. Comme il s’agit d’un domaine de recherche vaste et en croissance, il est important de mieux comprendre si Twitter peut favoriser ces résultats dans le cadre d’un cours universitaire de haut niveau. Cet article explore ces thèmes en s’appuyant sur un sondage réalisé auprès des étudiants (N=37) dans un cours de sociologie de la déviance. Il examine également comment les étudiants ont réagi à l’usage de Twitter comme outil de participation à une « classe-collectivité » et comme outil d’évaluation. Les conclusions révèlent que Twitter a contribué au sentiment d’appartenance à la collectivité de certains étudiants. Nous offrons des suggestions sur la façon dont les instructeurs peuvent intégrer avec succès des activités liées à Twitter dans leurs évaluations de cours afin de rendre ceux-ci plus motivants et d’améliorer la connectivité.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,248 · 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