Camera Use in the Online Classroom: Students’ and Educators’ Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
The global pandemic created by COVID-19 altered the landscape of education, creating the need for flexible methods of teaching and learning and a reliance on technology that many educators and students were not prepared for. Educators adapted their instructional methods to include shifts in pedagogy and the use of remote, hybrid, and flipped classrooms. Despite the additional preparation time, educators found themselves grappling with questions about creating inclusive communities for learners, decisions about how to meaningfully incorporate technology, and how to support student engagement. Without the presence of clear research and guidance, decisions such as whether students should be mandated to enable their cameras during class manifested. Educators were challenged to balance their obligations to assess learning with concerns about increasing equity gaps, access issues, and systemic challenges that are disproportionately experienced by marginalized learners. In an educational environment where video conferencing has become the norm, understanding how requiring camera use is experienced by students and educators and its role in supporting the classroom community is paramount. This study focused on students’ and educators’ perspectives of camera use in the classroom. Findings revealed that educators and students made sense of the utility of cameras, mandating camera use and their role in developing classroom communities differently. Students generally expressed their capacity to decide for themselves when camera use supported versus hindered their participation and appreciated practicing their agency. Educators generally understood camera use as central and necessary to building classroom community and assessing student involvement, participation, and understanding of class content.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».