Instructor perceptions and reported practices around informal peer collaboration on homework among engineering students
Notice bibliographique
Résumé
While team learning within engineering classrooms has been studied, minimal work has been done examining out-of-classroom collaboration to complete individual deliverables. However, such informal peer collaboration (IPC) is common among engineering undergraduates, and some evidence exists that low levels of IPC are associated with poorer learning outcomes. We aimed to explore beliefs, perceptions and actions toward IPC among engineering science instructors. We used a descriptive phenomenological approach to explore the instructors’ experiences of IPC. Data from semi-structured interviews was analysed using inductive thematic analysis. Instructors identified positive (e.g. gaining confidence) and negative (e.g. overconfidence) outcomes of IPC. They believed that students used IPC for a range of needs and identified factors (e.g. language spoken) influencing IPC groupings. Most instructors only defined academic misconduct in syllabi, despite using implicit strategies (e.g. withholding solutions) to promote/inhibit IPC. Specific IPC policies were rarely connected to instructors’ understanding of student motivations. Instructors view IPC as unavoidable and recognise that IPC may meet student needs while increasing or bypassing learning. Despite both using IPC as students and observing students now, instructors showed limited understanding of who participates. IPC may be an opportunity to increase learning among students; further research on barriers and pedagogy is warranted.
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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 | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».