エンゲージメントとパフォーマンスの結合:社会ネットワーク解析の展望【JST・京大機械翻訳】

Williams Eric A.; Zwolak Justyna P.; Dou Remy; Brewe Eric

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209336025134 整理番号：21P0004482

エンゲージメントとパフォーマンスの結合:社会ネットワーク解析の展望【JST・京大機械翻訳】

Linking engagement and performance: The social network analysis perspective

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発行年： 2017年06月13日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2019年12月06日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

TintoとNoraによって開発されたテーマは,学問的パフォーマンス,学習利得,および学習コミュニティへの関与を学生参加の重要なファセットとして認識し,次に,学生の持続性を支持する。協調学習環境(例えば,モデリング命令イントロダクト物理学コースで採用されたもの)は,ピアツーピアインタラクションを奨励することによって,学生関与のための構造を提供する。協調学習の本質的社会的性質のため,ネットワーク解析を用いて教室における学生相互作用を調べた。著者らは,どのように接続されたか「中央」の特定の学生が教室ネットワーク内にあるかを定量化する,中心性---aファミリーを用いて,学生の参加を長期的に研究した。ブートストラップ線形回帰モデリングは,学生の中心部が,試験した4つの中心度測定のうち3つについて,事前のGPA以上の将来の学術的パフォーマンスを予測することを示した。特に,近接性中心性は以前のGPA単独よりも分散の28%以上を説明することを見出した。これらの結果は,教室における学生の参加が,学術的パフォーマンスをサポートするために重要であることを確認する。さらに,社会的相互作用に対するこの関係はセメスターの後半までは出現せず,教室コミュニティが意味ある方法で時間とともに発達することを示唆した。【JST・京大機械翻訳】

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