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Enregistrement W4403070571 · doi:10.54337/nlc.v9.8997

“Would you ever say that to me in class?”

2014· article· en· W4403070571 sur OpenAlexafffund
Ellen Cronan Rose

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Networked Learning · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical Race Theory in Education
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésClass (philosophy)Computer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite years of study and theorizing, we know very little about students’ and instructors’ experiences of relationality in online courses. This paper reports on a two-university qualitative study that sought insight into the nature and experience of relationality in asynchronous, text-based courses in which teacher and students do not come face to face. Interviews with 20 instructors and 20 students from a variety of disciplines revealed that their experiences of connection with, or disconnection from, each other were profoundly influenced by the phenomenon of online disinhibition. The online disinhibition effect is defined as the tendency of people to behave in unrestrained ways when interacting with others online. These behaviours have been classified as “benign” or “toxic.” Disinhibition has long been identified and recognized by psychologists as a factor in computer-mediated communications, but there is little research illuminating the role it plays in online teaching and learning, and what there is tends to be inconclusive. While several studies show that students do tend to behave in unrestrained ways when interacting online, students in the online course studied by Conrad (2002a and 2002b) demonstrated increased inhibition. Both students and instructors in the current study reported on many instances of benign and toxic disinhibition, although stories about the latter were more prevalent. Benign disinhibition was manifested in stories of shy students who participated more freely online, and in stories of students who disclosed more about themselves than they would face-to-face. Toxic disinhibition was manifested in stories about angry and abusive emails and posts. Students also indicated that their awareness of the possibility of anger erupting easily through miscommunication resulted in an “excessive niceness.” Thus inhibition may be a paradoxical response to the increased possibility of disinhibited behaviour in online learning environments. This study found that disinhibited behaviour, whether in its benign or toxic form, is a factor that powerfully affects the nature of student-student and student-teacher relationships in online courses.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,006

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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