Student and instructor perceptions of engagement after the rapid online transition of teaching due to COVID‐19
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Engagement involves students’ investment in learning activities, as well as interrelated affective (emotive responses), behavioral (active responses), and cognitive (mental effort) components. This study assessed undergraduate student and instructor perceptions of the interrelated components of engagement during and after the rapid online transition of teaching in March 2020 due to the COVID‐19 pandemic. Fifteen courses—including laboratory, discussion‐based, large lecture, tutorial, and problem‐based learning—within a multi‐disciplinary faculty at a large research‐intensive Canadian university were surveyed to: (a) assess student and instructor perceptions of students’ levels of engagement during and after the rapid transition to online teaching due to the COVID‐19 pandemic; (b) describe which aspects of engagement were enhanced or diminished due to the rapid online transition; and (c) identify which learning activities students would find most engaging in an online setting so as to assist in developing student‐centered online pedagogical techniques. Student engagement was lower after the rapid online transition. Students who engaged by connecting with peers and instructors through in‐class discussion (affective engagement) had diminished engagement, whereas students who engaged by listening to lectures, reading course materials, and reviewing slides (cognitive engagement) had enhanced engagement. Overall, students found synchronous activities more engaging. Students experienced positive and negative outcomes related to classroom engagement when transitioning rapidly to online learning during a global pandemic.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».