Are Social Media Sites a Platform for Formal or Informal learning? Students’ Experiences in Institutions of Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
By being oblivious to the recent paradigm shift from formal learning to informal learning platforms, higher education institutions (HEIs) disadvantage student learning in the digital age. With the aim of bringing awareness of the need to shift from the use of learning management systems (LMS) to social media sites (SMS), this study explores students’ experiences of the use of SMS for learning science modules. This qualitative interpretive case study was carried out at two universities, with electronic reflective activities, Zoom focus group interviews and WhatsApp one-on-one semi-structured interviews used to generate data. The sample was a total of 47 students purposively selected from science modules in a teacher education programme at two schools of education, one in South Africa and one in the United States of America. Data were thematically analysed and framed by social constructivism and connectivism. Findings indicated that learning of science modules is mainly through LMS, at the expense of SMS which are preferred by the students. The study concludes that since SMS are used effectively for students’ communication and collaboration outside of the lecture hall, then HEIs need to shift to thinking about bringing these SMS inside and putting them to use for effective learning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».