Course-Integrated Learning Outcomes for Library Database Searching: Three Assessment Points on the Path of Evidence
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective - This study aims to assess student learning with respect to basic database searching at three different points within a required first year course. 
 
 Methods - Three methods were employed at three different points to identify evidence of successful learning:
 
 1. Analysis of in-class exercises from the initial library workshop, e.g. how many students showed evidence of satisfactorily achieving the stated learning outcomes.
 2. Participant observation of student presentations, noting themes, strengths and weaknesses of student research strategy; written observation reports from librarians were coded and quantified to identify major themes.
 
 3. Interviews with course instructors responsible for grading the final submitted projects, focusing on both student achievement and instructor perceptions of the impact of library involvement.
 
 Results - Though performance on in-class exercises showed evidence of successful learning in over 70% of students, observational data indicated that very few students showed evidence of applying new knowledge and new search skills to their own topics two weeks later. Instructor interviews revealed a perception of similar difficulties in final project submissions, and instructors suggested that students did not appreciate the need for library resources. 
 
 Conclusion - In this study, students showed evidence of learning in a simulated environment, but were unable or unwilling to demonstrate this learning in authentic situations. Multiple assessment methods reveal a lack of student ability to apply search skills.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,577 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle