The Effects of Team Dynamics Training on Conceptual Data Modeling Task Performance
Notice bibliographique
Résumé
Database modeling is a complex conceptual topic often taught through the use of project-based teams. One of the problems with the use of project-based teams in university courses is the determination of whether this is the most effective use of instructor and student time involvement and effort level. Therefore, this study investigated the impact of providing team dynamics training prior to the commencement of short-duration project-based team conceptual data modeling projects on individual data modeling task performance (DMTP) outcomes and team cohesiveness. The literature review encompassed conceptual data design modeling, the use of a project-based team approach, team dynamics and cohesion, self-efficacy, gender, and diversity. The research population consisted of 75 university students at a North American University (Canadian) pursuing a business program requiring an information systems course in which database design components are taught. Analysis of the collected data revealed that there was a statistically significant inverse relationship found between the provision of team dynamics training and individual DMTP. However, no statistically significant relationship was found between team dynamics training and team cohesion. Therefore, this study calls into question the value of team dynamics training on learning outcomes in the case of very short duration project-based teams involved in conceptual data modeling tasks. Additional research in this area would need to clarify what about this particular experiment might have contributed to these results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».