Students Can Exhibit Discretionary Responding to Texts Social Media Messages During Class: Fact or Fiction?
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».