Effects of Personalized Video Feedback on Learning Among Postsecondary Students: A Matched-Case Control Study
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to evaluate the impact of personalized video feedback on academic performance in first math, chemistry and physics courses.A quasi-experimental design using a mixed-method approach with pre-test/post-test measures and control conditions was planned.Each student in the experimental group having failed an intra-semester exam received video feedback on their own exam from their teacher.For analytical purposes, each of these students was matched to a control student based on the similarity of their academic profile.The results indicate that video feedback is generally connected to better final course results compared with traditional feedback.The accessibility to learning that this practice promotes is discussed using feedback from student and teacher participants.Keywords: video feedback, college students, learning, interest, matched case-control sampling Every year, one-quarter of new post-secondary students enrolled in a science program in Quebec leave after a year of study [1, 2] compared with a dropout rate of 10% for the other programs of study.The main discouragement is the difficulty in passing courses [1, 3].In this regard, the transition from secondary to post-secondary school is a shock for many [4].Future intervention should therefore aim directly at understanding the contents to be evaluated in the courses in order to promote success in intrasemester examinations.Moreover, many science students do not dare to ask for help, mainly out of embarrassment or fear of being judged [3,5], which leaves them feeling discouraged and left to their own devices.Intervention that focuses on learning through benevolent feedback, given without the student's request, may be beneficial for some.Cormier and Pronovost [1] identified another important withdrawal factor: a loss of interest in science by students in the program.Consequently, this study aims (1) to develop a pedagogical practice that allows for personalized feedback at the first sign of difficulty, without students having to ask for it, and to ensure that this help remains accessible according to the needs of each student; and (2) to evaluate the effectiveness of this practice with regard to the performance of first-year science students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».