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Enregistrement W2973058676 · doi:10.28945/4131

The Role of Motivation in the Use of Lecture Behaviors in the Online Classroom

2018· article· en· W2973058676 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Information Technology Education Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyExtant taxonIntrinsic motivationMathematics educationMotivation to learnSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim/Purpose: Extant research provides conflicting information regarding the role that lecture behaviors play within e-learning lectures. This study sought to understand what role motivation plays in increasing the likelihood that students engage in lecture behaviors in general, and how motivation affects the differing types of lecture behaviors. Background: The growth of online learning has increased the importance of video lectures as a means of delivering content. As with offline lectures, students may find it useful to adapt and change the way they interact with lectures to improve their learning. One possible approach that allows students to effectively manage any challenges they have in understanding a lesson is to initiate lecture behaviors to alter the flow of information. Methodology: In the present study, a survey was administered to cyber university students (n = 2434) in order to examine at the relationship between intrinsic goal orientation (a type of motivation) and levels of lecture behaviors. Contribution: This research fills an important gap by showing the effects that motivation can have on how students interact with video lectures and suggests the ways in which students engaging in specific lecture behaviors do so in order to gain a better understanding of the content. As lecture behaviors are an important part of how students are interacting with this important and new method of teaching, it is important to understand which characteristics make students more likely to engage in lecture behaviors. Findings: Students who have higher levels of motivation are more likely to engage in lecture behaviors. These lecture behaviors may include splitting attention between media sources, pausing the video lecture, rewatching parts of the video lecture, and diverting attention to obtain better audio or visual clarity. Recommendations for Practitioners: Instead of just tracking students’ viewing progress on each course lecture video, instructors should further endeavor to measure their students’ use lecture behaviors in relation to online course lecture content. Doing so can provide valuable insight into students’ level of engagement with course lecture materials and overall levels of intrinsic goal orientation. Recommendation for Researchers: Researchers need to start factoring in how student characteristics interact with instructional engagement when investigating online learning. Impact on Society: Improvement in our understanding of online learning helps improve the quality of instruction, which provides a net gain for society. Future Research: This paper is a broad overview using a survey, so future research should focus on a more detailed analysis of lecture behaviors, possibly using controlled experiments.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil0,583

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,369 · 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