Uses and gratifications factors for social media use in teaching: Instructors’ perspectives
Notice bibliographique
Résumé
This research was motivated by an interest in understanding how social media are applied in teaching in higher education. Data were collected using an online questionnaire, completed by 333 instructors in higher education, that asked about general social media use and specific use in teaching. Education and learning theories suggest three potential reasons for instructors to use social media in their teaching: (1) exposing students to practices, (2) extending the range of the learning environment, and (3) promoting learning through social interaction and collaboration. Answers to open-ended questions about how social media were used in teaching, and results of a factor analysis of coded results, revealed six distinct factors that align with these reasons for use: (1) facilitating student engagement, (2) instructor’s organization for teaching, (3) engagement with outside resources, (4) enhancing student attention to content, (5) building communities of practice, and (6) resource discovery. These factors accord with a Uses and Gratifications perspective that depicts adopters as active media users choosing and shaping media use to meet their own needs. Results provide a more comprehensive picture of social media use than found in previous work, encompassing not only the array of media used but also the range of purposes associated with use of social media in contemporary teaching initiatives. Keywords: Adoption of technology, educational technology, higher education, instructor experiences, social media, teaching, Uses and Gratifications
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».