Flexible Scripting to Facilitate Knowledge Construction in Computer-supported Collaborative Learning
Lingua: inglese
Editore: Springer Singapore, 2017
Serie: Libro 3 di 22 - Perspectives on Rethinking and Reforming Education
- Rilegato
- Nuovo
Da: moluna, Greven, Germaniamoluna
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Proposes innovative ways of achieving flexible scripting in CSCL and demonstrates the significance of flexible scripting through systematic investigationClarifies the differences between adaptive versus adaptable scriptin.
Codice articolo 144311310
- Titolo
- Flexible Scripting to Facilitate Knowledge Construction in Computer-supported Collaborative Learning
- Autore
- Xinghua Wang|Jin Mu
- Editore
- Springer Singapore
- Anno di pubblicazione
- 2017
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 9811040192
- ISBN 13
- 9789811040191
- Serie
- Libro 3 di 22: Perspectives on Rethinking and Reforming Education
In the first empirical study flexibility was accomplished through adaptivity, and through adaptability in the second. The results of these studies show that adaptive and adaptable scripts enhanced the quality of collaborative knowledge construction processes as well as learners’ collaboration skills, compared to inflexible scripts.
The findings presented in this book will contribute to theory building of the scripting approach in CSCL. The authors propose two innovative ways of achieving flexible scripting and address the mechanisms by which adaptive versus adaptable script influences collaborative knowledge construction. Moreover, the adaptive and adaptable scripting approaches provide hands-on examples for practitioners and contribute to their understanding of teaching design in CSCL settings.
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Informazioni sull’autore
WANG Xinghua got her Ph.D degree in Educational Psychology at Ludwig Maximiliam University of Munich, Germany; and now is working as an assistant professor in the Faculty of Education at Beijing Normal University, China. Her research focuses on learning in different contexts, especially the authentic assessment of learning processes and outcomes in formal as well as informal setting.
MU Jin received her Ph.D in Educational Psychology at the University of Munich. Her main research area is Computer-Supported Collaborative Learning, specifically the assessment of the collaborative learning processes. She is particularly interested in emerging text classification and data mining technologies that provide novel approaches to analyze discourse data.
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Greven, Germania
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