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Enregistrement W4280632955 · doi:10.1109/educon52537.2022.9766578

Student Success in Asynchronous STEM Education: measuring and identifying contributors to learner outcomes

2022· article· en· W4280632955 sur OpenAlexaff
David Smith, Aron Pasieka, Ralf Becker, Christina Perdikoulias

Notice bibliographique

Revue2022 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOnline Learning and Analytics
Établissements canadiensNorthern Digital (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsynchronous communicationComputer scienceMathematics educationData scienceMedical educationPsychologyMedicineTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Existing experience with educational institutions that track student outcomes in relation to the time spent on formative activities has demonstrated a consistent positive correlation with improved student outcomes. This study is centred on Higher Education using data from the asynchronous learning platform Möbius, and produces a data-driven validation of the positive correlation between time spent on formative activities and improved student outcomes in an asynchronous online learning environment, and further builds a basis of insights identified as contributors to successful student outcomes. We identified “distance” in time of first engagement in study before an Exam as an early indicator of success, where we found a moderate positive correlation, whereas there was a weak correlation for the same behavior with respect to Practice Tests and Tests. The behaviors identified in this study raised more opportunities for further study on the nature of student engagement through their learning progression, and other early behavioral indicators for successful student outcomes.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,316
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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