“When I saw my peers annotating”
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Social annotation (SA) is a genre of learning technology that enables the annotation of digital resources for information sharing, social interaction and knowledge production. This study aims to examine the perceived value of SA as contributing to learning in multiple undergraduate courses. Design/methodology/approach In total, 59 students in 3 upper-level undergraduate courses at a Canadian university participated in SA-enabled learning activities during the winter 2019 semester. A survey was administered to measure how SA contributed to students’ perceptions of learning and sense of community. Findings A majority of students reported that SA supported their learning despite differences in course subject, how SA was incorporated and encouraged and how widely SA was used during course activities. While findings of the perceived value of SA as contributing to the course community were mixed, students reported that peer annotations aided comprehension of course content, confirmation of ideas and engagement with diverse perspectives. Research limitations/implications Studies about the relationships among SA, learning and student perception should continue to engage learners from multiple courses and from multiple disciplines, with indicators of perception measured using reliable instrumentation. Practical implications Researchers and faculty should carefully consider how the technical, instructional and social aspects of SA may be used to enable course-specific, personal and peer-supported learning. Originality/value This study found a greater variance in how undergraduate students perceived SA as contributing to the course community. Most students also perceived their own and peer annotations as productively contributing to learning. This study offers a more complete view of social factors that affect how SA is perceived by undergraduate students.
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,006 |
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 ».