Investigating the effect of emotional tone on learners’ reading engagement and peer acknowledgement in social annotation
Notice bibliographique
Résumé
Social annotation fosters collaborative learning by encouraging knowledge sharing and a community of inquiry. However, research has primarily focused on the cognitive aspect of social annotation. This study aims to contribute an emotional perspective to the existing literature on social annotation. Specifically, we used the valence-aware dictionary for sentiment reasoning algorithm to measure students’ emotional tones in 1,954 comments posted during social annotation. We then utilised linear mixed-effect models to examine the effect of emotional tone on students’ reading engagement and peer acknowledgement, respectively. Our findings indicate that students who posted more positive sentiment comments were more likely to spend more time engaging in social annotation and receive peer acknowledgement. These findings offer insights into the significance of emotional tone in social annotation and the design of scaffolding strategies to foster positive emotional tone. Implications for practice or policy: Undergraduates’ peer acknowledgement can be enhanced by positive emotional tone in social annotation. Undergraduates engage more in active reading when their written comment expressed more positive sentiment in social annotation. Instructional designers and researchers can use sentiment analysis as an analytic approach to evaluate learners’ written texts for promoting peer interaction and reading engagement. Instructors and educators should consider understanding and monitoring the emotional tones students convey in their social annotations.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».