UNDERGRADUATE STUDENT ENGAGEMENT WITH SYNCHRONOUS AND ASYNCHRONOUS COURSE ELEMENTS
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to understand student engagement with synchronous and asynchronous elements across the lecture and laboratory sections of a Civil Engineering undergraduate course. This course provided a unique chance to observe and compare synchronous andasynchronous elements as they run concurrently and in parallel. Behavioural engagement, a measure of how many students accessed a course element, was determined from logging data obtained from the course website. The experience of students taking part in virtual laboratoryexperiments was evaluated with surveys to monitor perception of the experiential laboratories transition to a virtual format. Examining the logging data of 95 students, it was found that students engaged with synchronous lecture material at higher rates and more consistently throughout the semester, averaging 69% participation, whereas asynchronous lectures averaged 33% participation by the suggested date of viewing. Notably 60% of studentsaccessed the supplementary asynchronous concrete lab video within the recommended timeframe, suggesting when provided as a supplementary resource and in a creative format, there may be higher levels of engagement. This study shows that asynchronous content, despite being valuable for self-paced learning and accessibility, should not be the primary form of student engagement as students accessed it at a less consistent and routine pace.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».