Effectiveness of visual communication and collaboration tools for online GIS teaching: using Padlet and Conceptboard
Notice bibliographique
Résumé
Geographic information systems (GIS) have become more suitable for online delivery. But teaching GIS online is challenging because, without enough interactions with the instructor or among themselves, students may not understand processes, use critical thinking, and collaborate effectively on a team project. This study aims to evaluate two online visual collaboration tools, Padlet and Conceptboard, in enhancing learner engagement, collaboration, and visual communication in an online GIS course. We analyze 1) usage patterns and their relationship with student performance, 2) students’ opinions on the added values of the tools compared with face-to-face delivery, and 3) students’ qualitative feedback. Student findings show that those tools, particularly Conceptboard, help students get timely help from other students and the instructors, be motivated by participating in discussions and seeing others’ progress, organize and brainstorm project ideas, and summarize and present the final products. The combination of Conceptboard and an online video conference tool is a particularly effective alternative to the face-to-face learning environment. On the other hand, we also found significant challenges with remote teamwork in GIS. The course design incorporating online collaboration tools can provide practical strategies to instructors who teach GIS or similar software online.
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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 | 0,002 | 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 ».