The Influence of Attendance, Communication, and Distractions on the Student Learning Experience using Blended Synchronous Learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A second-year engineering course at the authors’ institution was offered via a blended synchronous learning (BSL) method of delivery whereby students could choose to attend lectures live (face-to-face) or remotely (via a synchronous, live stream over the internet) during a summer semester. Survey and grade data were collected across two years of this offering. Attendance, interaction, communication with the instructor, and general distractions were main themes affecting the student learning experience both positively and negatively. Specifically, students found the remote access, the ability to ask questions, the teaching style, and having more time during the summer semester as positive aspects to their learning experience. Negative influences on their learning experience related primarily to their busy work schedules, technological issues associated with BSL, and typical summer distractions. Critically, our results indicate that attendance is a key indicator of student grades (after correcting for GPA), regardless of whether students attended lectures remotely or face-to-face: students attending more than 75% of the lectures performed on average 12% better than students who did not (p=0.0093). The consensus in the student comments was that the remote attendance option allowed students to attend in situations where the alternative was no attendance at all, implying that the potential gain in grades due to higher attendance may outweigh any potential impact the mode of attendance may have. Overall, a synchronous, remote attendance option may provide a lifeline to students who would not otherwise be able to attend a course, and (assuming a mode of interaction, such as the synchronous chat, is available) students do not perceive remote attendance as having a negative influence on their learning.
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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 | 0,013 | 0,022 |
| 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 | 0,028 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle