Student Perceptions about Online Collaborative Coursework
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Collaborative coursework may improve student engagement but is often viewed as problematic by both students and faculty, particularly in the online classroom. The aim of this research is to present results of a retrospective, qualitative content analysis of student related perceptions about group work in the online classroom. Methods: Data analysis was completed with the use of qualitative content analysis (QCA), a valid research method for describing the meaning of qualitative data in a systematic way. QCA was used to inform the following research question: What perceptions do students have about working with a group in the online classroom? Data were collected through a retrospective analysis of student responses posted to discussion board forums. Responses of students (N = 192) enrolled in three different courses, over two semesters were analyzed by a team of two researchers. Results: Findings included student reflections about group work being a stressful, negative experience, with the asynchronous environment of the online classroom increasing student anxiety about group work. Students reported different academic goals and lack of participation among group members as common issues. In addition, students reported concern with group management or organization and the fairness of group work grading practices. Conclusions: These results inform a discussion of best practices, skills and technology faculty can use to transform online group work into a positive learning experience for all students. Online education needs to be meaningful and responsive to meet students’ needs. Research has shown group work can improve student engagement and facilitate accomplishment; however, the negotiation of group work processes can be stressful for students and faculty, particularly in the online classroom.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».