Collaborative mind mapping to support online discussion in teacher education
Notice bibliographique
Résumé
Mind maps that combine text, images, colour and layout elements, have been widely used in classroom teaching to improve retention, knowledge organization and conceptual understanding. Furthermore, studies have shown the advantages of using mind-maps to facilitate collaborative learning. However, there are gaps in the literature regarding the use and study of collaborative mind-mapping in online learning settings. This integrated-article dissertation explores the implementation of online collaborative mind mapping activities in a mathematics teacher education program at a Canadian university. The studies were developed with participants enrolled in three different courses where at least two of the online activities used collaborative mind mapping for knowledge construction. Rather than prove the efficacy of a visual tool, as other studies have, this research provides an understanding of how the learning and knowledge construction process occurs when student interact with one another using a mind mapping tool. The set of articles contained in this dissertation answers to the questions: (1) What are the roles that collaborative mind mapping plays in the participants’ education as mathematics teachers? (2) What are the differences between student interaction in threaded forums and mind-maps? (3) How does online collaborative mind mapping enhance the aspects of engagement, representation, and expression in teacher education? (4) How can grounded theory methods be developed with sources of online multimodal data such as online mind mapping? (5) How do students interact and construct knowledge when they engage in online collaborative mind mapping? The research view is qualitative and uses a variety of descriptive case study, content analysis, and constructivist grounded theory methods. This dissertation provides insights into online collaborative knowledge construction when using collaborative mind-mapping and adds to the existing literature on online learning, especially concerning the use of visual, collaborative tools. It contains guidelines and suggestions to implement this type of learning experiences in other courses and/or other education levels.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».