Observational Analysis of the Organization of On-Task Behavior in the Classroom Using Complementary Data Analysis

Authors

  • Carlos Santoyo Velasco Universidad Nacional Autónoma de México
  • Gudberg Jonsson Iceland University Rejkyavík
  • María Teresa Anguera Universidad de Barcelona
  • José Antonio López-López Universidad de Málaga
DOI: https://doi.org/10.6018/analesps.33.3.271061
Keywords: Observational methodology, social interaction, academic engagement, T-pattern, lag sequential analysis, trend analysis, polar coordinates.

Supporting Agencies

  • Mexican Science and Technology Board CONACYT (project 178383)
  • Ministerio de Economía y Competitvidad
  • Generalitat de Catalunya Research Group (GRUP DE RECERCA E INNOVACIÓ EN DISSENYS)

Abstract

The aim of this study was to analyze the organization of on-task behavior in the classroom. Four observational methodology techniques—T-pattern detection, lag sequential analysis, trend analysis, and polar coordinate analysis—were used to study the organization of on-task and off-task behavioral patterns during class time in a primary school setting. The specific objective was to detect and explore relationships between on-task behavior and different social interaction categories in relation to the actual distribution of activities in a real-life classroom setting. The study was conducted using the behavioral observation system for social interaction SOC-IS and the software programs Theme (version 6, Edu), SDIS-GSEQ (version 4.1.2), HOISAN (version 1.6), and STATGRAPHICS (version 6). We describe the results obtained for the four techniques and discuss the methodological implications of combining complementary techniques in a single study.

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Published
21-07-2017
How to Cite
Santoyo Velasco, C., Jonsson, G., Anguera, M. T., & López-López, J. A. (2017). Observational Analysis of the Organization of On-Task Behavior in the Classroom Using Complementary Data Analysis. Anales de Psicología / Annals of Psychology, 33(3), 497–514. https://doi.org/10.6018/analesps.33.3.271061
Issue
Section
Monographic theme: Observational data analysis