Shared Metacognition, Collaboration and the Community of Inquiry Framework in Action
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,014 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,031 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».