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Enregistrement W4414026716 · doi:10.58355/competitive.v4i3.183

Shared Metacognition, Collaboration and the Community of Inquiry Framework in Action

2025· article· en· W4414026716 sur OpenAlexaff
Kershnee Sevnarayan, Norman Vaughan

Notice bibliographique

RevueCOMPETITIVE Journal of Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesNational Research Foundation
Mots-clésMetacognitionAction (physics)PsychologyCognitionNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explored the application of the Community of Inquiry (CoI) framework in a large enrollment online course, which focuses specifically on collaborative learning and student engagement. The CoI framework, which comprises social, cognitive, and teaching presence, provides a theoretical foundation for understanding how students construct personal meaning and confirm mutual understanding. While metacognition has been an important factor in learning, its role in collaborative online learning environments is poorly understood. This mixed-methods study investigates the impact of shared metacognition on collaboration in a large-enrollment online Academic Writing course at an open distance learning university in South Africa. The study employed the Shared Metacognition survey, which was developed from the CoI framework, to collect data from 1200 students at three stages: pre-module, midpoint, and post-module. Statistical analysis and qualitative content analysis were used to examine self-regulation and co-regulation dimensions of metacognition. The findings highlight the significance of teaching presence in predicting student success and satisfaction. Shared metacognition emerged as a significant factor in developing collaborative learning environments. Students’ awareness of their thinking and learning processes improved through critical discourse and peer interaction. This research contributes to the understanding of collaborative learning in large courses and emphasises the importance of metacognitive awareness and shared regulatory functions. The study has significant implications for lecturers, practitioners, and instructional designers in large modules who seek to enhance collaborative learning experiences in online education.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0040,031
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,400 · 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

Citations0
Publié2025
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