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Enregistrement W4319263700 · doi:10.5539/jedp.v13n1p41

Student Attention and Distraction in Community College

2023· article· en· W4319263700 sur OpenAlexvenueno aff
Paris S. Strom, Robert D. Strom, Tricia Sindel-Arrington, Renée V. Rude

Notice bibliographique

RevueJournal of Educational and Developmental Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience, Education and Cognitive Function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistractionHuman multitaskingPsychologyReading (process)Attention spanValue (mathematics)Medical educationCommunity collegeMathematics educationCognitionCognitive psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The attention span of students and their ability to shut out distractions are learning conditions that concern educators more than ever before. Faculty at a community college assessed the learning conditions of students related to attention and distraction. Students self-administered an online Selective Attention Poll consisting of 20 multiple-choice items. The 239 culturally-diverse volunteers were 161 females and 78 males. Results indicated that most students believe they can get more work done in less time by multitasking, and consider this practice as necessary to meet the demands of college. Teachers could help students improve achievement by arranging innovative cooperative learning practices and developmental reading procedures. The majority of students declared their home as the most difficult place to study. Parents should provide a quiet environment and recognize student need for continued emotional support in early adulthood. The challenges for community college faculty are to help students improve study habits so they become more able to concentrate on assignments, read in-depth, value reflective thinking, diminish distractions, and build skills to work in groups.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,322 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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