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Enregistrement W3017210407 · doi:10.1096/fasebj.2020.34.s1.06843

Exercise Messengers: Exploring Student‐Learning Perceptions of a Science Animation Video using Q‐methodology

2020· article· en· W3017210407 sur OpenAlexaff
Yasmeen Mezil, Bhanu Sharma, Andrea Cross, Noori Akhtar‐Danesh, Sandeep Raha, Brian W. Timmons

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueQ Methodology Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimationPerceptionPsychologyStudent engagementAction (physics)PreferenceViewpointsEducational technologyMathematics educationMultimediaComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The utility of animation videos in teaching science to students has yielded mixed results, with some studies showing success in student engagement and performance, and others a lack thereof. While these discrepancies can be intrinsic to the type of video intervention, they may also be a result of the diverse learning perceptions within a given classroom. Some students may express higher engagement with animations, while others require additional tools for high‐level engagement to be reached. Q‐methodology combines qualitative and quantitative techniques to identify subjective viewpoints, thereby offering great potential to explore factors that may influence engagement with educational material. Using Q‐methodology and a knowledge retention assessment, we explored learning perceptions and performance of 31 elementary school‐aged children (16 boys and 15 girls aged 11 (SD=2) years) following the screening of an evidence‐based science animated video about exercise and bone physiology. We identified four salient learning perceptions within this sample, which were described as Engaged Learners, Action‐Takers, Interactive Learners, and Receptive Learners. We classified these perceptions based on student‐ranked statements related to video engagement, including knowledge attainment, action‐based thinking, enjoyment, learning preferences, and endorsement. Engaged Learners actively understood concepts explained in the video and promoted the use of the video as a learning tool in educational settings. Action‐Takers were able to reflect on the concepts in the video, and were motivated to change their behaviour based on the messaging of the video. Interactive Learners engaged least with the video while expressing a greater preference to discuss the content with their teacher. Lastly, Receptive Learners showed openness to the video, but still preferred traditional learning despite seeing utility in sharing the video with family and friends. The knowledge retention assessment showed that students scored an average of 79% (SD=16%), with 20/31 students performing above 80% on the assessment. We noted that Interactive Learners presented the lowest scores on knowledge retention relative to Engaged Learners and Receptive Learners ( p =0.0200), suggesting a relationship between perceptions and performance. Using a chalkboard animated video, we showed that perceptions influence engagement and knowledge retention of scientific content. Identifying learning perceptions can help educators, scientists, and anatomists alike to generate learning tools that will effectively engage students with various types of perceptions while taking into consideration their learning preferences. With this information, we can refine science animation videos and/or supplement them with additional learning tools, thereby optimizing science education for every student in the classroom. Support or Funding Information Natural Sciences and Engineering Research Council (NSERC)

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,583
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,077 · 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'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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