Translating and Validating the Community of Inquiry Survey Instrument in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Massive open online courses (MOOCs) have emerged as an affordable way to distribute knowledge and democratize education. The examination of online courses calls for theoretical models and instruments that contemplate its particularities. The community of inquiry (CoI) framework has been used in several studies to analyze the effectiveness of online education and hybrid education, including MOOCs. This study aimed to translate and validate the Community of Inquiry Survey instrument (Arbaugh et al., 2008) into Brazilian Portuguese, and used a two-stage methodological design for translating and validating a questionnaire. In the first stage, we carried out translation, back-translation, and cross-cultural adaptation. We translated the 34 items while maintaining the survey’s original format. In the expert evaluation phase, all items were considered understandable and essential for inclusion in the Brazilian Portuguese version of the CoI instrument. In the second stage, a prospective cross-sectional study was conducted to validate the questionnaire, and data was collected from participants completing the Nursing Assessment MOOC available on the Lúmina platform. A total of 690 responses were gathered. The resulting instrument produced excellent results, and the three presences achieved high reliability indexes, clearly indicating their adequacy. Furthermore, this study proved the validation of the CoI instrument, maintaining the three-factor structure previously reported in the literature corresponding to the three presences: teaching, social, and cognitive presence. We recommend further studies to evaluate the need for excluding or altering cognitive presence items.
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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 | 0,064 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».