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Enregistrement W7007872436

Aikuisopiskelijoiden kokemuksia oppimista edistävästä verkkovuorovaikutuksesta

2023· dissertation· fi· W7007872436 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJyväskylä University Digital Archive (University of Jyväskylä) · 2023
Typedissertation
Languefi
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParental Involvement in Education
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCivil servantsAffect (linguistics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tämän tutkimuksen tavoitteena oli selvittää aikuisopiskelijoiden kokemuksia oppimista edistävästä verkkovuorovaikutuksesta. Aihetta tarkastellaan verkkovuorovaikutuksen määritelmän ja konstruktivistisen oppimiskäsityksen avulla. Lisäksi tutkimuksessa oltiin kiinnostuneita siitä, miten verkkovuorovaikutusta voisi kehittää, jotta se edistäisi oppimista mahdollisimman paljon. Tutkimus toteutettiin laadullisella tutkimusotteella. Tutkimukseen osallistui seitsemän avoimen yliopiston aikuisopiskelijaa. Tutkimuksen aineisto kerättiin tutkijan toimesta teemahaastatteluina syksyn 2022 aikana. Teemahaastattelut toteutettiin yksilöhaastatteluina verkon välityksellä. Aineisto analysoitiin laadullisella sisällönanalyysilla. Tutkimuksessa havaittiin, että opintojakson alussa toteutetulla ryhmäytymisellä on merkitystä yhteistyön ja keskustelujen aloittamiseen ja etenemiseen. Toisiin tutustuminen opintojakson alussa edistää työskentelyn etenemistä. Ryhmän jäsenten henkilökohtaiset tavoitteet opinnoissa heijastuvat keskustelujen aktiivisuuteen. Keskusteluiden parhaana antina koettiin erilaisilla taustoilla ja elämäntilanteilla olevat keskustelijat, jotka toivat omia erilaisia näkemyksiään keskusteluihin. Rakentava palaute koettiin oppimista edistäväksi. Palautteen antaminen tapahtui pääsääntöisesti kirjallisesti. Yhteistyön tekeminen pohjautui yhteistyön kautta tapahtuvaan oppimiseen (eng. cooperative learning), jossa yksilöt työskentelevät ensin autonomisesti ja lopuksi kaikkien ryhmän jäsenten tuotokset yhdistetään yhdeksi kokonaisuudeksi. Haasteena on se, ettei lopputuloksesta välttämättä tule ehyttä. Tämä työskentelytapa koettiin helpommaksi, sillä autonomisesti voi työskennellä silloin kuin itselle sopii. Yhteisöllinen oppiminen (eng. collaborative learning) vaatisi enemmän yhteistä aikaa, sillä tuotos tehtäisiin yhdessä alusta loppuun.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0810,023

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,229 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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