Zum Inhalt

Exploring the relationships between students’ network characteristics, discussion topics and learning outcomes in a course discussion forum

  • 06.09.2022
Erschienen in:

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

Die Studie konzentriert sich auf die Beziehungen zwischen den Netzwerkmerkmalen der Studenten, Diskussionsthemen und Lernergebnissen in einem Online-Diskussionsforum. Mithilfe von Social Network Analysis (SNA) und epistemischer Netzwerkanalyse (ENA) untersuchen die Autoren, wie Interaktionen und Diskursinhalte der Schüler ihre Lernergebnisse beeinflussen. Der Artikel unterstreicht die Bedeutung des Verständnisses dieser Beziehungen, um das kollaborative Lernen in der Hochschulbildung zu verbessern. Durch die Analyse von Netzwerkstrukturen und Diskussionsthemen liefert die Forschung wertvolle Einblicke in die Dynamik von Online-Foren und schlägt Möglichkeiten vor, das Engagement und das Lernen von Studenten zu verbessern.

Sie sind noch kein Kunde? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Lizenzmodelle:

Einzelzugang

Starten Sie jetzt Ihren persönlichen Einzelzugang. Erhalten Sie sofortigen Zugriff auf mehr als 170.000 Bücher und 540 Zeitschriften - pdf-Downloads und Neu-Erscheinungen inklusive.

Jetzt ab 54,00 € pro Monat!                                        

Mehr erfahren

Zugang für Unternehmen

Nutzen Sie Springer Professional in Ihrem Unternehmen und geben Sie Ihren Mitarbeitern fundiertes Fachwissen an die Hand. Fordern Sie jetzt Informationen für Firmenzugänge an.

Erleben Sie, wie Springer Professional Sie in Ihrer Arbeit unterstützt!

Beraten lassen
Titel
Exploring the relationships between students’ network characteristics, discussion topics and learning outcomes in a course discussion forum
Verfasst von
Sannyuya Liu
Lingyun Kang
Zhi Liu
Liang Zhao
Zongkai Yang
Zhu Su
Publikationsdatum
06.09.2022
Verlag
Springer US
Erschienen in
Journal of Computing in Higher Education / Ausgabe 3/2023
Print ISSN: 1042-1726
Elektronische ISSN: 1867-1233
DOI
https://doi.org/10.1007/s12528-022-09335-0
Dieser Inhalt ist nur sichtbar, wenn du eingeloggt bist und die entsprechende Berechtigung hast.
Dieser Inhalt ist nur sichtbar, wenn du eingeloggt bist und die entsprechende Berechtigung hast.
    Bildnachweise
    AvePoint Deutschland GmbH/© AvePoint Deutschland GmbH, NTT Data/© NTT Data, Wildix/© Wildix, arvato Systems GmbH/© arvato Systems GmbH, Ninox Software GmbH/© Ninox Software GmbH, Nagarro GmbH/© Nagarro GmbH, GWS mbH/© GWS mbH, CELONIS Labs GmbH, USU GmbH/© USU GmbH, G Data CyberDefense/© G Data CyberDefense, Vendosoft/© Vendosoft, Deutsche Telekom MMS GmbH/© Vendosoft, Fortinet GmbH/© Fortinet GmbH, ams.solutions GmbH/© ams.solutions GmbH, Ferrari electronic AG/© Ferrari electronic AG, Asseco Solutions AG/© Asseco Solutions AG, AFB Gemeinnützige GmbH/© AFB Gemeinnützige GmbH, Haufe Group SE/© Haufe Group SE, Doxee AT GmbH/© Doxee AT GmbH , ADLON Intelligent Solutions GmbH/© ADLON Intelligent Solutions GmbH, Bild 1 Doxa Consulting (Sage-Advertorial 4/2026)/© Sage, Videocast 1: Standbild/© Springer Fachmedien Wiesbaden, KI-Wissen für mittelständische Unternehmen/© Dell_Getty 1999938268, IT-Director und IT-Mittelstand: Ihre Webinar-Matineen /© da-kuk / Getty Images / iStock