論文の概要: The Impact of Live Polling Quizzes on Student Engagement and Performance
in Computer Science Lectures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12335v1
- Date: Fri, 18 Aug 2023 09:57:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 06:47:52.393255
- Title: The Impact of Live Polling Quizzes on Student Engagement and Performance
in Computer Science Lectures
- Title（参考訳）: ライブポーリングクイズがコンピュータサイエンス講義における学生の関与とパフォーマンスに及ぼす影響
- Authors: Xingyu Zhao
- Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックに先立ち、ライブポーリングやリアルタイムフィードバックツールの採用が高等教育で勢いを増した。
パンデミックによる学習行動の最近の変化は、これらの活発な学習技術の再評価を必要としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.152298082788376
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Prior to the COVID-19 pandemic, the adoption of live polling and real-time
feedback tools gained traction in higher education to enhance student
engagement and learning outcomes. Integrating live polling activities has been
shown to boost attention, participation, and understanding of course materials.
However, recent changes in learning behaviours due to the pandemic necessitate
a reevaluation of these active learning technologies. In this context, our
study focuses on the Computer Science (CS) domain, investigating the impact of
Live Polling Quizzes (LPQs) in undergraduate CS lectures. These quizzes
comprise fact-based, formally defined questions with clear answers, aiming to
enhance engagement, learning outcomes, and overall perceptions of the course
module. A survey was conducted among 70 undergraduate CS students, attending CS
modules with and without LPQs. The results revealed that while LPQs contributed
to higher attendance, other factors likely influenced attendance rates more
significantly. LPQs were generally viewed positively, aiding comprehension and
maintaining student attention and motivation. However, careful management of
LPQ frequency is crucial to prevent overuse for some students and potential
reduced motivation. Clear instructions for using the polling software were also
highlighted as essential.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミック前には、学生のエンゲージメントと学習の成果を高めるために、ライブポーリングとリアルタイムフィードバックツールの採用が高等教育で注目を集めた。
ライブポーリング活動の統合は、コース資料の注目、参加、理解を促進することが示されている。
しかし、パンデミックによる近年の学習行動の変化は、これらの活発な学習技術の再評価を必要としている。
本研究は,コンピュータサイエンス(CS)分野に焦点をあて,学部CS講義におけるLive Polling Quizzes(LPQ)の影響について検討する。
これらのクイズは、事実に基づく公式な質問と明確な回答で構成されており、エンゲージメントの向上、成果の学習、コースモジュールの全体的な認識を目的としている。
学生70名を対象に,LPQを伴わないCSモジュールを用いた調査を行った。
その結果,LPQは参加者数の増加に寄与するが,他の要因は出席率に大きな影響を及ぼす可能性が示唆された。
LPQは概して肯定的であり,学生の注意とモチベーションの維持と理解を助けた。
しかし,LPQ頻度の注意管理は,一部の生徒の過剰使用や動機の低下を防ぐために重要である。
ポーリングソフトウェアを使うための明確な指示も重要視された。
関連論文リスト
- Selection-p: Self-Supervised Task-Agnostic Prompt Compression for Faithfulness and Transferability [67.77534983324229]
本稿では,非形式的トークンを識別する統一圧縮法を開発するために,大規模言語モデルの能力について検討する。
実験により、Selection-pは様々な分類タスクで最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
以前の作業と比べて、異なるモデルに対して優れた転送性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-15T17:05:25Z) - Exploring Factors Affecting Student Learning Satisfaction during COVID-19 in South Korea [0.0]
本研究は,パンデミックにおける学生の学習嗜好と満足度に関連するいくつかの側面を理解することを目的とした。
収集したデータには、学生の性別、専攻、学習時の満足度、モチベーションレベル、パフォーマンス、感情状態、学習環境が含まれていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-12T14:28:11Z) - Scalable Two-Minute Feedback: Digital, Lecture-Accompanying Survey as a Continuous Feedback Instrument [0.0]
コースや講義の内容に関する詳細なフィードバックは、改善に不可欠であり、またリフレクションのツールとしても機能します。
本論文は,学生のストレスを定量的に測定し,質的部分における参加者の反射に対処するための形式的フィードバックとして,デジタルサーベイ形式を用いた。
回答は、主に講義内容や組織的側面のトピックをカバーし、講義内の問題を報告するために集中的に使用された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-30T08:14:26Z) - UKP-SQuARE: An Interactive Tool for Teaching Question Answering [61.93372227117229]
質問応答の指数的増加(QA)は、あらゆる自然言語処理(NLP)コースにおいて必須のトピックとなっている。
本稿では、QA教育のプラットフォームとしてUKP-SQuAREを紹介する。
学生は様々な視点から様々なQAモデルを実行、比較、分析することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-31T11:29:04Z) - Quiz-based Knowledge Tracing [61.9152637457605]
知識追跡は、学習相互作用に基づいて個人の進化する知識状態を評価することを目的としている。
QKTは、既存の方法と比較して最先端のパフォーマンスを実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-05T12:48:42Z) - Towards Mitigating ChatGPT's Negative Impact on Education: Optimizing
Question Design through Bloom's Taxonomy [0.0]
本稿では,Bloomの分類キーワードの最適セットを特定し,これらのツールが回答に自信を欠くような質問を生成するための進化的アプローチを提案する。
このアプローチの有効性は、オーストラリア、カンベラのニューサウスウェールズ大学で教えられているデータ構造・表現コースからの質問を用いたケーススタディによって評価される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-31T00:01:59Z) - Responsible Active Learning via Human-in-the-loop Peer Study [88.01358655203441]
我々は,データプライバシを同時に保持し,モデルの安定性を向上させるために,Pear Study Learning (PSL) と呼ばれる責任あるアクティブラーニング手法を提案する。
まず,クラウドサイドのタスク学習者(教師)から未学習データを分離する。
トレーニング中、タスク学習者は軽量なアクティブ学習者に指示し、アクティブサンプリング基準に対するフィードバックを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-24T13:18:27Z) - Disadvantaged students increase their academic performance through
collective intelligence exposure in emergency remote learning due to COVID 19 [105.54048699217668]
新型コロナウイルス(COVID-19)危機の間、世界中の教育機関が対面指導から緊急遠隔教育(ERT)へと移行した。
我々は,7,528人の大学生のデータを分析したところ,議論フォーラムにおける学生間の協調的・合意的ダイナミクスが最終GPAに肯定的な影響を及ぼすことがわかった。
自然言語処理を用いて,高校生の学習成績が低かった1年生が,議論フォーラムでよりコンテンツ集約的な投稿に晒されていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-10T20:23:38Z) - Assessing Attendance by Peer Information [1.0294998767664172]
本稿では,出席率を測定するためにRAI(Relative Attendance Index)と呼ばれる新しい手法を提案する。
伝統的な出席は一人またはコースの記録に焦点をあてるが、相対的出席は関連する個人またはコースのピア出席情報を強調する。
実生活データによる実験結果から、RAIは学生のエンゲージメントをより良く反映できることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-06T15:00:40Z) - The Wits Intelligent Teaching System: Detecting Student Engagement
During Lectures Using Convolutional Neural Networks [0.30458514384586394]
Wits Intelligent Teaching System (WITS) は、学生の感情に関するリアルタイムフィードバックを講師に支援することを目的としている。
AlexNetベースのCNNはトレーニングが成功し、Support Vector Machineアプローチを大きく上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-28T12:59:37Z) - Social Engagement versus Learning Engagement -- An Exploratory Study of
FutureLearn Learners [61.58283466715385]
大規模なオープンオンラインコース (MOOCs) は増加傾向にあるが、エンロリーのごく一部しかMOOCsを完了していない。
この研究は、MOOCにおける研究の進展とともに、学習者がピアとどのように相互作用するかに特に関係している。
この研究は、社会的構成主義的アプローチを採用し、協調学習を促進するFutureLearnプラットフォーム上で行われた。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-11T16:09:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。