The impact of classroom seating location and computer use on student academic performance
Notice bibliographique
Résumé
A student's ability to learn effectively in a classroom setting is subject to many factors. While some factors are difficult to regulate, this study explores two factors that a student, or instructor, has full control over, namely 1) seating position, and 2) computer usage. Both factors have been studied considerably with regard to their effects on student performance, and the results indicate that sitting further from the instructor, or using a computer in the classroom, are related to a decline in grade performance. However, it is unclear if the choice of where to sit and whether or not to use a computer in class are mediated by the same cognitive process. If they are the same, then we would expect to see an interaction between the factors, such that, for example, computer usage would most negatively impact the grades of students who sit near the back of a class. This study aims to answer this question by looking at the individual and combined effects of seating position and computer usage on classroom performance. We sampled 1364 students, collecting nearly 3000 total responses across 5 different introductory psychology courses with 4 different instructors on 3 separate occasions. In agreement with previous research, we found that sitting further from the instructor negatively impacted students' grades (0.75 percentage points/row), and using a computer in class negatively impacted grades (by 3.88 percentage points). Our novel finding is that these deleterious effects combined in an additive manner, such that using a computer had the same harmful effect on grade performance regardless of whether the student sat at the front or back of the classroom.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».