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Enregistrement W4281295148 · doi:10.5539/hes.v12n2p168

Comparing Synchronous and Asynchronous Learning Environments during Process of Learning German as A Third Language in Terms of Enhancing Students' Metacognitive Awareness

2022· article· en· W4281295148 sur OpenAlexvenueno aff
Ahmet TANIR

Notice bibliographique

RevueHigher Education Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetacognitionGermanPsychologyAsynchronous communicationMathematics educationEducational technologyQuality (philosophy)Intervention (counseling)Computer-mediated communicationMedical educationCognitionComputer scienceThe Internet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study dealt with exploring to what extent asynchronous virtual learning environment (ASVLE) and synchronous virtual learning environment (SVLE) enhance students' metacognitive awareness in L3 German learning process. During a five-week intervention, the students of the experimental group were taught L3 German synchronously through the BigBlueButton web conferencing system. In contrast, course notes, video-recordings were shared on Moodle Learning Management System (MLMS) asynchronously with those of the control group. The study was conducted on 72 undergraduates and assessed based on the pre-and post-tests of the Metacognitive Awareness Inventory (MAI) and semi-structured interviews. The findings indicated that SVLE improved the MAI scores of students in the experimental group. In addition, the findings obtained from the interviews revealed that the interaction between student-instructors in SVLE increased the students' motivation and engagements into the courses compared to ASVLE. As for ASVLE, there was no evidence about the enhancements of the students of control group in terms of metacognitive awareness before and after intervention. Transactional distance and poor quality of the relationship between students and instructor caused students to give up learning L3 German.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,934

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,397 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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