Online Tutoring to Support Programming Exercises

Author(s):  
Bryn Jeffries ◽  
Timothy Baldwin ◽  
Marion Zalk ◽  
Ben Taylor
2011 ◽  
Vol 49 (5) ◽  
pp. 260-260
Author(s):  
Kenneth W. Ford
Keyword(s):  

2017 ◽  
Vol 29 (4) ◽  
pp. 4-19
Author(s):  
Steven R. Sligar ◽  
Christopher D. Pelletier ◽  
Heidi Stone Bonner ◽  
Elizabeth Coghill ◽  
Daniel Guberman ◽  
...  

Author(s):  
Ivon Arroyo ◽  
Naomi Wixon ◽  
Danielle Allessio ◽  
Beverly Woolf ◽  
Kasia Muldner ◽  
...  

2020 ◽  
Vol 9 (1) ◽  
pp. 107-120
Author(s):  
Aléxia Pádua Franco ◽  
Renata de Oliveira Souza Carmo
Keyword(s):  

Este artigo aborda a tutoria online no ensino superior na modalidade a distância como prática docente mediada pelas tecnologias digitais de informação e comunicação (TDIC). Apoia-se na pesquisa documental para apresentar uma síntese de marcos legais da educação a distância (EAD) no Brasil a fim de refletir sobre o papel do tutor em cursos de graduação nessa modalidade. Além disso, revisa referenciais teóricos sobre o tutor online por sua importância na mediação do processo de ensino e aprendizagem na sala de aula eletrônica. Conclui que, no campo das políticas de educação a distância, é necessário o debate sobre a tutoria online para compreensão e reconhecimento do trabalho docente desempenhado pelo tutor atuante no ensino superior não presencial.


2020 ◽  
Vol 34 (10) ◽  
pp. 13895-13896 ◽  
Author(s):  
Shimeng Peng ◽  
Lujie Chen ◽  
Chufan Gao ◽  
Richard Jiarui Tong

Engaged learners are effective learners. Even though it is widely recognized that engagement plays a vital role in learning effectiveness, engagement remains to be an elusive psychological construct that is yet to find a consensus definition and reliable measurement. In this study, we attempted to discover the plausible operational definitions of engagement within an online learning context. We achieved this goal by first deriving a set of interpretable features on dynamics of eyes, head and mouth movement from facial landmarks extractions of video recording when students interacting with an online tutoring system. We then assessed their predicative value for engagement which was approximated by synchronized measurements from commercial EEG brainwave headset worn by students. Our preliminary results show that those features reduce root mean-squared error by 29% compared with default predictor and we found that the random forest model performs better than a linear regressor.


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