Student Engagement Tracks with Success In-person and Online in a Hybrid-Flexible Course
Notice bibliographique
Résumé
Some university students face barriers to learning in physical classrooms, while others are reluctant to return to in-person learning environments because of COVID-19. Hybrid-flexible (HyFlex) learning environments give students the option to participate in-person or virtually, but there are concerns about student engagement and success. In this pre-pandemic study, we conducted a program-wide survey to explore student perceptions of and experiences with a HyFlex teaching and learning platform (n=238). Our survey data revealed that 86.17% of students find features of this platform helpful when accessing, engaging with, and learning course content. This was particularly true among students who reported having a flexible learning need. We also compared engagement with the HyFlex teaching and learning platform (calculated as a score out of 100 based on attendance and participation in interactive slides) and final grades between students who chose to participate predominantly in-person or online in two HyFlex offerings during the 2019/20 academic year. We found no significant difference in engagement or final grade between in-person dominant and online dominant learners in either course. We found a moderate correlation between engagement and final grade in both courses, such that highly engaged students achieved high grades regardless of their preferred mode of attendance. Our findings suggest that giving students the option to learn in-person or virtually from class to class does not negatively affect engagement or success and may in fact support success among students with flexible learning needs. As Canadian universities emerge from the pandemic, our findings remind us to retain the flexibility that virtual teaching and learning affords to support our diverse student bodies.
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».