Exploring Student Engagement Factors in a Blended Undergraduate Course

Abstract

Student engagement is an important factor in academic performance and comprises four dimensions: behavioural, cognitive, emotional (Fredricks et al., 2004), and agentic (Reeve, 2013). Blended courses provide unique opportunities for instructors to use trace data collected during learning to understand and support student engagement. This mixed-methods case study compared the student engagement of two groups of students with a history of low prior academic achievement. The groups were (a) students who ultimately did well in the course and (b) students who did poorly. Data came from two primary sources: (a) log file data from the course LMS, and (b) trace data derived from authentic learning tasks. Data represented five indicators: (a) behavioural engagement, (b) cognitive engagement, (c) emotions experienced during learning, (d) agency or proactive approaches to studying, and (e) overall academic engagement. Findings indicated students who moved achievement groups showed higher levels of behavioural engagement, cognitive engagement, and agentic or proactive approaches to studying and overall engagement. Additionally, students who remained in the low achievement group showed higher levels of positive deactivating emotions (e.g., relief). Implications for future research on student engagement and designing teaching to increase engagement in blended courses are discussed. L’engagement des étudiants et des étudiantes est un facteur important dans la performance des étudiants et des étudiantes et comprend quatre dimensions : comportementale, cognitive, émotionnelle (Fredricks et al, 2004) et agentique (Reeve, 2013). Les cours hybrides fournissent aux instructeurs et aux instructrices des occasions uniques d’utiliser les données rassemblées au cours de l’apprentissage pour comprendre et soutenir l’engagement des étudiants. Dans cette étude de cas à méthodes mixtes, nous avons comparé l’engagement des étudiants et des étudiantes de deux groupes qui avaient eu antérieurement de faibles résultats académiques. Les groupes consistaient (a) d’étudiants et d’étudiantes qui, en fin de compte, avaient réussi le cours et (b) d’étudiants et d’étudiantes qui avaient obtenu des résultats médiocres. Les données provenaient de deux sources principales : (a) les données du fichier journal du cours LSM et (b) les données de traces dérivées de tâches d’apprentissage authentique. Les données représentaient cinq indicateurs : (a) l’engagement comportemental, (b) l’engagement cognitif, (c) l’expérience émotionnelle durant l’apprentissage, (d) les approches proactives à l’apprentissage et (e) l’engagement académique général. Les résultats ont indiqué que les étudiants et les étudiantes qui avaient fait bouger les groupes de réussite avaient des niveaux supérieurs d’engagement comportemental, d’engagement cognitif et d’approches proactives à l’apprentissage et à un engagement général. De plus, les étudiants qui étaient restés dans le groupe à faibles résultats avaient démontré des niveaux plus élevés d’émotions désactivantes positives (par ex. le soulagement). Les implications pour des recherches futures sur l’engagement des étudiants et la conception de cours pour augmenter l’engagement dans les cours hybrides sont discutées.

Keywords

• blended learning
• case study
• trace data
• student engagement
• student success
• student achievement
• apprentissage hybride
• étude de cas
• données de traces
• engagement des étudiants
• réussite des étudiants