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Enregistrement W4281690441 · doi:10.24059/olj.v26i2.3056

Facilitating Cognitive Presence Online: Perception and Design

2022· article· en· W4281690441 sur OpenAlexaff
Julie McCarroll, Peggy Hartwick

Notice bibliographique

RevueOnline Learning · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionAsynchronous communicationPsychologyCognitionMathematics educationOnline learningMedical educationFocus groupLesson planComputer scienceMedicineMultimedia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we focus on perceived cognitive presence (CP) in three sections of an intermediate level English for Academic Purposes (EAP) course facilitated online. The researchers intend to demonstrate how lesson design, scaffolding, and a blend of synchronous and asynchronous delivery create perceived CP. Data was collected from the CoI survey (Arbaugh et al., 2008), administered to both student and instructor participants, as well as an analysis of the lesson plans. Focusing on the survey questions related to the four phases of CP, researchers assigned numerical values to responses reported by participants (cf. Arbaugh et al., 2008). Student participants consistently reported lower levels of CP than teachers in the triggering event and exploration phases. Student participants in two of the three sections also reported lower levels of the integration and resolution phases than the teacher, but students in the third section reported higher levels. Moreover, student-reported experiences of CP in all four phases, except the exploration phase, increased with each iteration of the lesson plan. In addition, we analyze the weekly lesson plans in relation to the four phases of CP. Results demonstrate the relationship between lesson plans and perceived CP and will help to inform best practices in online learning contexts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,332 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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