WEEKLY LOW-STAKES ASSESSMENTS PROMOTE STUDENT MOTIVATION, ENGAGEMENT, AND LEARNING IN ASYNCHRONOUS ONLINE COURSES
Notice bibliographique
Résumé
Since the COVID-19 pandemic, many universities are increasing offerings of asynchronous online courses, including encouraging the modification of existing courses into an online format. With a move from in-person to online course delivery comes the challenge of maintaining and creating new ways of promoting student motivation and engagement to facilitate their attainment of course learning goals. This paper discusses the development and impact of an instructional intervention made in two large-enrollment active learning introductory courses at a Canadian university that were transformed to an asynchronous online course modality during and after the COVID-19 pandemic. In-class activities were redesigned based on best practices in online teaching into weekly low-stakes, formative "class engagement activities" (CEAs). The study used a mixed-methods research design to understand the impact that CEAs have on student motivation, engagement, and perceptions of learning. Results demonstrate that despite the low grading weight of the CEAs, the activities achieved high levels of student engagement, which impacted final exam performance, motivation to learn, and a perceived deeper understanding of course content. We conclude that CEAs are a relatively low-effort strategy for instructors to engage students in their course materials in the asynchronous online course environment and recommend best practices for incorporating these assignments into course design.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».