Camera Use in the Online Classroom: Students’ and Educators’ Perspectives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle