Nitel Transkript Analizi – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
CSCL Etkinliği
Derinlemesine, nitel transkript analizi, alandaki birçok yorumla öğretimsel öz değerlendirme için desteklenmiştir Başarılı transkript analizi, hangi bilgilerin istendiğini bilmeye bağlıdır. Örneğin, değerlendirici bilginin kolektif inşasına, eleştirel düşünceye, sosyal katılıma, diyalog derinliğine, ders içeriğinin anlamlı analizine veya yukarıdakilerin bazı kombinasyonlarına dair kanıt mı arıyor?
Bu tartışmanın amacı için seçim çok önemli değil. Önemli olan, değerlendiricilerin tam olarak ne aradıklarını bilmeleridir, böylece önceden belirlenmiş bilgi kategorilerine yönelik yanıtları doğru bir şekilde üreten bir kodlama sistemi geliştirebilirler.
Üçüncü taraf röportajları. Transkript analizi, nirengi sehpasında potansiyel olarak zengin bir ayak sunsa da, üçüncü taraf görüşmesi de aynı derecede değerli bir stratejidir. Bu tür görüşmeler, belirli öğretim amaçlarıyla ilgili öğrenci algılarına ilişkin “daha zengin, daha kalın” içgörüleri güvence altına almak isteyen eğitmen veya kurs tasarımcısının genel rehberliği altında gerçekleştirilir.
Bu tür mülakatlar en iyi kurs bittikten sonraki ay içinde yapılır. Gizlilik ve anonimlik güvenceleri ne kadar ikna edici olursa olsun, bunları devam eden bir şekilde yürütmek öğrenciler için tehdit edici görünebilir.
Üçüncü taraf, tarafsız bir fakülte meslektaşı, bir öğretim asistanı veya dersi ve niyetini anlayan, ancak yanıtları veya onları yapanların kimliğiyle hiçbir ilgisi olmayan bir akran öğrenci olabilir. Görüşmeler yüz yüze, telefon veya e-posta yoluyla yapılabilir.
Tipik olarak, bu tür bir takip, tüm kurs kaydının yalnızca nispeten küçük bir örneği ile yapılır. Rastgele seçilen bir “A listesi”, başlangıçta seçilen öğrenciler katılamıyor veya katılmak istemiyorsa “B listesi” yerine geçecek kişilerle belirlenir. Bu yardımcı değerlendirici, görüşmenin yalnızca ham toplu sonuçlarını ortaya çıkarır. Daha sonra, değerlendirme amacı için gerekli görüldüğü şekilde sonuçları titizlikle kodlamak ve yorumlamak eğitmenin sorumluluğundadır.
LMS “günlük sayıları”. Campos (2004) ve Mason (1991), çoğu ÖYS izleme aracı tarafından sağlanan tartışmaların basit “günlük sayımlarının” sınırlı bir değere sahip olduğuna işaret etmişlerdir, çünkü bunlar içerik, uygunluk, burs veya öğrencinin öğretim amacına yanıt verebilirliği hakkında hiçbir şey göstermezler.
Bu, günlüklerin kullanılmaması gerektiği anlamına gelmez, sadece kullanılıyorsa, niteliksiz sayımlardan biraz daha fazlasını sundukları anlaşılmalıdır. Bununla birlikte, diğer daha zengin bilgi kaynaklarını güçlendirmeye hizmet edebilirler. Garrison, Anderson ve Archer’ın (2001) öne sürdüğü gibi, herhangi bir tek veri kaynağı, tanımı gereği derin bir anlayış için kabul edilemez bir şekilde sınırlayıcıdır.
Resmi değerlendirme kutusunun dışında. Çevrimiçi kurs tasarımcıları-eğitmenleri için resmi bir değerlendirme programının dışında, niyetlerine ne derece ulaşıldığı hakkında bilgi edinmenin birçok yolu vardır. Burada, değerlendirici özellikle etik konulara dikkat etmelidir. Örneğin, özel e-posta çok zengin bir bilgi damarı sağlar; özel olduğu için, ancak kamu araştırmasının işi değildir; aslında, özel değerlendirmeyi yalnızca sınırlı bir şekilde ilgilendirebilir.
Nitel araştırmada tema oluşturma
Nitel veri Analizi kodlama örneği
Nitel veri analizi örnekleri
Nitel veri analizinde Kodlama
Sosyal Bilimlerde nitel veri analizi
Nitel veri analizi Nedir
Yarı yapılandırılmış görüşme analizi nasıl yapılır
Nitel veri analizi PDF
Öğrenciler arasındaki e-posta, eğitmen tarafından bile görülmemelidir ve bir hayal kırıklığı anında eğitmene gönderilen bir mesaj, anlık hayal kırıklığının ötesinde herhangi bir şeyin derin bir göstergesi olarak en iyi şekilde unutulur. Aynı ilke, öğrencilerin özel sohbet odalarındaki sohbetleri veya sosyalleşmeleri için açıkça kurulmuş ancak eğitmen tarafından görülebilen “sanal kafeler” için de geçerlidir.
Daha uygun, ancak daha zorlayıcı olan boylamsal değerlendirme teknikleri, yine üçüncü şahıs görüşmesi veya anonim anket yoluyla, bir kursun bitiminden önemli bir süre sonra üstlenilir. Bazı uygulamalı bilimlerde, örneğin, birçok lisansüstü ders programı, işyeri uygulamasının belirli hedeflerini içerir.
Bir müfredat kursu, tipik olarak, sınıfta ele alınan teorik bursun sonraki profesyonel müfredat çalışmasında uygulanacağını önerir. Kurstan bir veya daha fazla yıl sonra, ders müfredatına geri dönmek, bilimsel uygulamanın amaçlarını çıkarmak ve eski kayıtlı öğrencilere uygulamaya yönelik özel uygulamaları hakkında keskin sorular sormak faydalıdır.
Etik. Değerlendiriciler nasıl değerlendirebilir ve nasıl değerlendirmemelidir? Yapabilecekleri, yapmaları gereken şey mi? Açıkça, herhangi bir çevrimiçi öğretim değerlendirmesinin başarısı, özellikle de CSCL söz konusu olduğunda, fakülte-öğrenci güvenine bağlıdır. Derin güven zamanla kurstan kursa ortaya çıkar. İnşa etmesi zordur, ancak bir saniyede kaybolabilir.
Güven, düzenleme ve politikaya saygı ile ilişkilidir, ancak bundan çok daha fazlasıdır. Yukarıda tartışıldığı gibi, insan deneklerin araştırmasının kuralları, kursun iyileştirilmesine yönelik özel uygulamadan çok, geniş çapta yayına yönelik değerlendirmelere daha fazla uygulanır. Araştırma amaçlanıyorsa veya uzaktan bekleniyorsa, Kurumsal İnceleme Kurulu (IRB) insan deneklerin kurallarına uyulmalıdır. Ancak burada bile kurallar, zahmetle kazanılan ve titizlikle sürdürülen güvenden daha az önemlidir.
Güven unsurları arasında gizlilik, anonimlik ve toplanan bilgilerin yorumlanmasında entelektüel dürüstlük yer alır. Genel bir kural olarak, tüm değerlendirme verileri, kurs etkinliğinin etkinliği hakkında herhangi bir kamu söylemi için toplanmalıdır. Herhangi bir öğrenciyi herhangi bir özel duyguya doğrudan veya dolaylı olarak bağlama olasılığı olmamalıdır.
Bu, özellikle öğrencinin akademik performansı ders etkinliğinin kalitesini değerlendirmek için kullanıldığında geçerlidir. Daha fazla veya daha az derecelerde, öğrenci içerik analizi ve açık veya kapalı tartışma forumlarındaki gönderiler için de aynı şey söylenebilir.
Bilgisayar ağına dayalı değerlendirme etiği ile ilgili literatür oldukça zengindir. Browne (2003), King (1996) ve Anderson ve Kanuka (2003) ders etkinliğiyle ilgili yayınlanmış herhangi bir araştırma için öğrenci izninin olmazsa olmaz olduğunu öne sürmektedir. Herhangi bir nedenle böyle bir izin verilmezse, bu öğrencilerin transkriptleri, konuşma dizisinin esas bütünlüğünü tehlikeye atıp atmadığına bakılmaksızın analizden çıkarılmalıdır.
Yayınlanmamış özel öz değerlendirmeye yönelik daha esnek bir yaklaşım benimsenebilir, ancak değerlendiriciler, gelecekteki araştırma olasılığını öngörerek kendilerini korumalıdır. King’in belirttiği gibi, öğrenci çalışmalarının içeriğini bir önlem olarak kullanan tüm öz değerlendirmelere, anonimlik ve gizlilik güvencelerini, en uzak koşullarda bile öğrencilerin maruz kalabilecekleri olası zararı ve prosedürleri özetleyen bilgilendirilmiş onay eşlik etmelidir.
Nitel araştırmada tema oluşturma Nitel veri Analizi kodlama örneği Nitel veri analizi Nedir Nitel veri analizi örnekleri Nitel veri analizi PDF Nitel veri analizinde Kodlama Sosyal Bilimlerde nitel veri analizi Yarı yapılandırılmış görüşme analizi nasıl yapılır