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Enregistrement W2969476156 · doi:10.5430/ijhe.v8n5p157

Students Can Exhibit Discretionary Responding to Texts Social Media Messages During Class: Fact or Fiction?

2019· article· en· W2969476156 sur OpenAlexaffvenue
Fatma Arslantas, Eileen Wood, Brooke Boersen, Victoria Pulla, Monika Ferrier

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiquePersonal Information Management and User Behavior
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman multitaskingContext (archaeology)PsychologyClass (philosophy)PerceptionSocial psychologyTest (biology)Social mediaCognitive psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Terms such as ‘compulsion’ and ‘addiction’ are often used when describing young adults’ response behaviors regarding texts and messages. Purpose of the Research: The present study documents response patterns for texts and messages in a higher education classroom context. Both the number of texts and messages responded to and the time taken between receipt and response were examined. These measures, as well as perceptions about multitasking and learning, were examined with respect to performance for lecture content. Students were assigned to either a texting or social media message condition. Within each of these conditions, students were either instructed to respond to texts/messages immediately or at their own discretion. Principal Results: Consistent with characterizations of habits/compulsions, the majority of participants in all conditions responded to most of the individual texts/messages. In no condition did all participants respond to all of the texts/messages. Students in the discretionary texting condition took longer to reply to texts/messages than those in the immediate social media condition for the vast majority of texts/messages received. Higher performance scores were found for test items not associated with the arrival of texts/messages. Students acknowledged some potential for multitasking to impact learning, however, these perceptions were not related to the volume or timing of text/message responses. Major Conclusions: This study identifies that students responding to texts/messages in the educational context is more complex than a simple habitual behaviour and that the pervasiveness may make the behavior a challenge even in live lecture contexts.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,365 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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