Enhancing Student Learning Through #DigitalPowerups, “Pushed me to be Creative”: Student Discussions in Environmental Sociology Course
Notice bibliographique
Résumé
The use of #digitalpowerups is a technique that involves associating keywords with prompts in online discussion forums, which enables students to have more choice and voice. These powerups not only help structure responses but also enrich discussions and develop academic skills necessary for online assignments. The approach leverages the social media interaction space of discussion forums by introducing hashtags that remind students of the prompt being addressed and indicate the level of Bloom's being engaged. By using the powerups, students can engage in mid-levels and higher-order levels of Bloom's, along with the lower levels that they typically engage in based on the design and facilitation of the discussion. Students typically participate in the lower levels of Bloom's taxonomy (#remember, #understand) due to the way the discussion is structured and facilitated. However, the use of #digitalpowerups encourages students to move beyond these levels and engage in mid-levels (#apply, #analyze, #evaluate) and higher-order levels (#create, #connect) during discussions.The powerups also scaffold or frame student responses with habits of mind skills. This article examines how the #digitalpowerups strategy supports learning in a virtual community for Environmental Concerns in the Environmental Sociology Course through content analysis of student discussion postings. The primary data (total of 375 postings) were collected from the Environmental Sociology Class throughout the following academic years: Fall 2020 (96 postings), Fall 2021 (67 postings), Spring 2022 (92 postings) and Spring 2023 (120 postings).
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 | 0,020 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».