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Enregistrement W3021829813 · doi:10.17635/lancaster/thesis/964

Emotional Safety and Identity Expression Within Online Learning Environments in Higher Education: Insights from A Canadian College

2020· dissertation· en· W3021829813 sur OpenAlexaboutno aff
Karen Fiege

Notice bibliographique

RevueLancaster EPrints (Lancaster University) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Practises and Engagement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)FeelingPsychologyHigher educationQuality (philosophy)Transformational leadershipExpression (computer science)PedagogySocial psychologyPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Assuring quality learning is increasingly important to higher education institutions (HEIs) in Canada, especially with continued e-marketplace, online enrolment growth, and programming internationalization. This thesis narrows the topic of quality assurance (QA) in learning to emotional safety and identity expression in online learning environments (OLEs). Creating and facilitating a safe OLE is imperative for many reasons, most notably because it can positively impact retention, learner satisfaction, and academic success. This thesis will argue that feeling safe within an OLE is a necessary condition for learners to express aspects of their identity, resulting in a perceived increase in grades. Identity expression is part of transformational learning and thus becomes important to teaching and learning. The conditions for expressing identity online, therefore, ought to be encouraged and enhanced, making the role of the instructor paramount in this aspect of quality. The study was conducted by gathering the thoughts and experiences of nine instructors and nine learners (n=18) using a single-site data gathering methodology. Through study findings, this thesis contributes to educational research in four ways. One, my theoretical framework is based on Illeris' (2007, 2014a, 2018a) learning and identity theory, which supports the emerging notion that identity is intrinsically connected to and centrally positioned within the overall learning process. Two, I gathered perspectives and experiences of both instructors and learners on this topic, which is uncharacteristic within educational research yet arguably critical when developing a comprehensive understanding of such topics and in the design and provision of HE supports and services. Three, this research study extends the sparsely researched area of emotional safety in conjunction with identity expression within HE OLEs and confirmed its importance and role in QA. Four, the findings support the importance of an emotionally safe OLE and such an OLE can positively impact learner grades and experience.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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