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Enregistrement W4307641212 · doi:10.1177/14697874221128023

The impact of course format on student perceptions of the classroom learning environment and teamwork

2022· article· en· W4307641212 sur OpenAlexaff
Shayna A Minosky, Michael Wiechers, Leonardo Landaverde-Umana

Notice bibliographique

RevueActive Learning in Higher Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensKwantlen Polytechnic University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeamworkPsychologyInterpersonal communicationAsynchronous communicationBlended learningPerceptionComputer-mediated communicationMathematics educationInterpersonal relationshipQuality (philosophy)Medical educationEducational technologyComputer scienceSocial psychologyThe InternetWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditionally, education has been largely delivered in an in-person format; however, an increasing number of courses are being delivered entirely online or with a blend of online and in-person components. These formats differ along various dimensions, such as the quantity and quality of interpersonal interactions and connections, which will likely lead to different student experiences. Using a sample of 200 undergraduate student responses from an online survey, we compared five different course formats (in-person, synchronous online, asynchronous online, blended with alternating weeks and blended exam only) on students’ perceptions of various elements of their learning environment, including teaching presence, cognitive presence, social presence, sense of community and teamwork. A between groups ANOVA demonstrated significant differences for seven of the eight variables examined. In each case, the in-person format was rated the most positively and the blended exam only format tended to receive the poorest ratings. Overall, our results suggest that live interaction among students, and between students and instructors, whether it is from an in-person format or a blended alternating format, appears to be linked to more positive perceptions of the social learning environment.

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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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