Asynchronous Posting and Reading both Reflect Communities of Inquiry
Notice bibliographique
Résumé
This descriptive case study explored the presence of a community of inquiry among 4492 secondary learners enrolled in four asynchronous online discussion forums over a full year. The forums (Ethics and Philosophy, Reading, Astronomy and Space, and General Debates, among others not studied) were external to the students’ schools across England. The data had been archived by the sponsoring organisation. We coded 3,113 transcribed messages posted or read by students using Garrison’s Community-of-Inquiry model and coding tools--addressing social, cognitive, and teaching presence within the interactions, plus 307 online questionnaire responses from a cross-section of participants about reasons for posting or not and overall participation plus representative quotes were also presented. Of the 4,492 enrollees, 1,523 (34%) posted messages, 1,748 (39%) only read or viewed posts, and 1,222 (27%) never logged in. This posting rate was almost quadruple the rate previously reported for online communities. Participation was also wider. The largest numbers of messages reflected community-of-inquiry social presence, especially following-up others’ messages. Cognitive presence particularly reflected sharpening thinking skills and knowledge. Teaching presence included asking stimulating questions and providing encouragement. Students who only viewed others’ messages logged in frequently, reported stimulation and strong benefits in learning skills, and only occasionally reported shyness or intimidation. Active student participation and engagement include more than posting messages; they also include reading or viewing others’ posts. Community of inquiry was highly evident in the asynchronous, secondary, online setting. An asynchronous platform, with effective teaching presence, can support important qualities of a community of inquiry.
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 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 | 0,000 | 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 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 ».