The H.E.R.O.s of Online Education: What makes students succeed despite the odds?
Notice bibliographique
Résumé
The study of psychological capital (PsyCap) is prevalent in organizations globally and is part of the movement towards attaining positive organizational behavior. This concept is slowly being transferred to the education realm with teachers becoming more mindful of students’ inner H. E. R. O. (Hope, Efficacy, Resilience, and Optimism). Little research, however, has been conducted upon the PsyCap of university students in fully online programs. The purpose of this study was to determine what aspects of students’ psychological capital lead to success despite adversity. An exploratory qualitative methodology was used to interview five participants from the United States, Canada, Africa, France, and Serbia in order to determine whether or not PsyCap influenced their drive to complete their online graduate programs of study at the University of Liverpool. This convenience sample yielded compelling results for future research and indicated similarities in hope and efficacy as well as differences in gender regarding participant resilience and approach to challenges. Further research is needed to determine whether gender does play a critical role in online students’ PsyCap, especially resilience. Another revealing result was that the participants credited their online instructors for motivating and discouraging them based on their feedback, grading, and overall communication. This points to a possible relationship between the students’ PsyCap and the three online teaching presences in communities of inquiry (cognitive, teaching, and social).
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».