STUDENT CONCERNS FOR ENGAGEMENT IN ONLINE ACTIVE LEARNING ENVIRONMENTS DURING COVID-19
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
This paper shares a summary of the self-reported concerns of 134 first-year engineering students around engagement in online active learning environments during COVID-19. The students had volunteered to participate in remote weekly problem-solving workshops for four weeks that utilized Active Learning techniques. In this paper, we specifically analyze samples from the students who participated in only one workshop and responded to the following question: What concerns do you have that might limit your ability to engage in online active learning environments? Twenty of the participants reported no concerns. The tone of each student's response and personal feelings reported were also analyzed. Then, a thematic analysis of each student response was made, with the transcription and coding agreement being performed by two coders. As expected, most of the students expressed their concerns in a negative or neutral tone, and only a few expressed an affinity for current educational settings. Word mining of feeling terms shows that more students had verbalized being disengaged, followed by distracted and uncomfortable and none communicated a positive feeling. Our thematic analysis showed that learning socially (72/114, or 63%) is the most pressing concern for the students, followed by more personal regulating factors such as attitude and motivation (44%), quality of physical and virtual study environment (40%), as well as the guidance received from the course administrators (24%). Findings suggest the need for developing a global understanding of what active learning in an online environment entails in the context of engineering education, and to develop and adjust tools and practices to help students learn in this new context.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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