Assessing Student Performance Between Face-to-Face and Online Course Formats in a College-Level Communications Course
Notice bibliographique
Résumé
This observational study adds to a small number of college-specific studies comparing student performance in online and face-to-face versions of the same course. It also complements more large-scale college-based studies that compare the delivery formats across courses, disciplines, and institutions. Using descriptive statistics and the chi-square and ANOVA methods, the author examined comparative educational outcomes by measuring student performance and key factors of student performance in the same mandatory professional communications course taught simultaneously in an online and face-to-face format over a 5-semester time frame. The findings are consistent with other comparative studies that have established that in comparison to face-to-face students, online students are generally more academically prepared; more mature; and more commonly full-time employed, fluent in the English language, and female. Similar to other studies, the factors of gender, age, education, and writing proficiency are significant indicators of student achievement; the factors of employment hours, native language, and direct/indirect entry are not, which shows some discrepancy with other studies. In terms of overall student performance, online and face-to-face-component students earned similar grades and had similar completion and retention rates. This finding does not concur with a number of studies that show that online students are significantly less likely to successfully complete courses than their face-to-face counterparts. Course type (mandatory, elective, remedial, regular), advancement in a course of study (lower year, upper year), and delivery mode choice (fully online vs. mix of online and face-to-face) are probed as explanatory variables for differences in findings.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».