The Effects of Virtual Lab Delivery on Motivation, Learning, and Academic Success
Notice bibliographique
Résumé
In March 2020, a significant amount of education moved online because of the COVID-19 pandemic restrictions. Due to these restrictions, Durham College offered an alternative online synchronous option (virtual lab delivery) in September 2021 and students were given an option to select their preferred lab option for one course, Fitness Assessment 1. While online delivery has advantages (accessibility, convenience, and reduced costs), student success requires elevated levels of motivation and the capacity to self-direct learning. It is important to ensure the quality of online synchronous delivery in post-secondary education and investigate how a virtual lab option (online synchronous delivery) impacts self-directed learning (SDL), motivation, self-regulated learning (SRL), and academic success. Students were recruited from the virtual lab group (n = 13) and the in-person lab group (n = 10) and completed questionnaires at baseline (week 1) and following the course (week 14). The effect of SRL and motivation was measured by the Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ) and the effects of SDL was measured by the Self-directed Learning Readiness Scale (SDLRS). This study also investigated the impact of delivery method on academic success (as measured by final calculated grade). Both delivery groups scored >150 on the SDLRS at both timepoints indicating a high readiness for self-directed learning. There was a significant effect of delivery method for the overall MSLQ score (p = 0.009) as well as the MSLQ learning domain (p = 0.005) with higher scores achieved by the virtual learning group. There was a trend towards higher final calculated grade for the in-person delivery group (84.3%) as compared to the virtual group (80.1%). These findings suggest that the students who selected the virtual learning option possessed a greater capacity to self-regulate their learning process using metacognitive and behavioral strategies. This has implications for post-secondary education design and implementation as certain predispositions may make some students more likely to engage in self-directed learning and students may require differential educational approaches based on these differences.
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 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».