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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».