/ en / Traditional / help

Beats Biblionetz - Texte

Multilevel Analysis in CSCL Research

Jeroen Janssen, Gijsbert Erkens, Paul A. Kirschner, Gellof Kanselaar
Zu finden in: Analyzing Interactions in CSCL (Seite 187 bis 205), 2010 local 
Erste Seite des Textes (PDF-Thumbnail)
Diese Seite wurde seit 4 Jahren inhaltlich nicht mehr aktualisiert. Unter Umständen ist sie nicht mehr aktuell.

iconZusammenfassungen

Analyzing Interactions in CSCLThe aim of this chapter is to explain why multilevel analysis (MLA) is often necessary to correctly answer the questions CSCL researchers address. Although CSCL researchers continue to use statistical techniques such as ­analysis of variance or regression analysis, their datasets are often not suited for these ­techniques. The first reason is that CSCL research deals with individuals ­collaborating in groups, often creating hierarchically nested datasets. This means that such datasets for example contain variables measured at the level of the individual (e.g., learning performance) and variables measured at the level of the group (e.g., group composition or group performance). The number of unique observations at the lowest level, the individual, is higher than at the highest level, the group. Related to this, CSCL datasets often contain differing units of analysis. Some variables that CSCL researchers are interested in are measured at the individual level (e.g., gender, interactive behavior, familiarity with other group members), whereas other variables are ­measured at the group level (e.g., gender group composition, group performance, group consensus). Finally, because group members interact with each other in CSCL environments, this leads to nonindependence of the dependent variable(s) in the dataset. Because of their common experience during the collaboration, students´ scores on the dependent variables will likely correlate (e.g., in a group with a relatively long history of successful collaboration, group members will report similar, high levels of trust, while in groups with a negative collaboration history, group members will likely report low levels of trust). Whether nonindependence is ­present in a dataset can be established by calculating the intraclass correlation coefficient. Whenever researchers encounter datasets with hierarchically nested data, differing units of analysis, and nonindependence, MLA is needed to appropriately model this data structure since it can appropriately disentangle the effects of the different ­levels on the dependent variable(s) of interest. Researchers however also employ other strategies to deal with nonindependence and hierarchy in their ­datasets (e.g., ignoring nonindependence and hierarchy, or aggregating or disaggregating their data). We will highlight the dangers of these strategies using examples from our own research (e.g., increasing the chance of committing a Type I error). The chapter ends with a discussion of the advantages and disadvantages of using MLA for CSCL research. For example, although MLA is a powerful technique to address the data analytical problems CSCL researchers encounter, relatively large sample sizes are necessary.
Von Jeroen Janssen, Gijsbert Erkens, Paul A. Kirschner, Gellof Kanselaar im Buch Analyzing Interactions in CSCL (2010) im Text Multilevel Analysis in CSCL Research

iconDieses Kapitel erwähnt ...


Begriffe
KB IB clear
CSCLComputer-Supported Collaborative Learning , Lernenlearning , Statistikstatistics

iconTagcloud

iconZitationsgraph

Diese Grafik ist nur im SVG-Format verfügbar. Dieses Format wird vom verwendeteten Browser offenbar nicht unterstützt.

Diese Grafik fensterfüllend anzeigen (SVG)

iconErwähnungen  Dies ist eine nach Erscheinungsjahr geordnete Liste aller im Biblionetz vorhandenen Werke, die das ausgewählte Thema behandeln.

iconAnderswo finden

icon

iconVolltext dieses Dokuments

Auf dem WWW Multilevel Analysis in CSCL Research: Artikel als Volltext bei Springerlink (lokal: PDF, 1597 kByte; WWW: Link OK 2020-11-28)

iconAnderswo suchen  Auch im Biblionetz finden Sie nicht alles. Aus diesem Grund bietet das Biblionetz bereits ausgefüllte Suchformulare für verschiedene Suchdienste an. Biblionetztreffer werden dabei ausgeschlossen.

iconBeat und dieses Kapitel

Beat hat Dieses Kapitel während seiner Zeit am Institut für Medien und Schule (IMS) ins Biblionetz aufgenommen. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. Eine digitale Version ist auf dem Internet verfügbar (s.o.). Aufgrund der wenigen Einträge im Biblionetz scheint er es nicht wirklich gelesen zu haben. Es gibt bisher auch nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.

iconBiblionetz-History Dies ist eine graphische Darstellung, wann wie viele Verweise von und zu diesem Objekt ins Biblionetz eingetragen wurden und wie oft die Seite abgerufen wurde.