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Enregistrement W1590659727 · doi:10.19173/irrodl.v1i2.321

Addressing some Common Problems in Transcript Analysis

2001· article· en· W1590659727 sur OpenAlexaffvenue
Patrick J. Fahy

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Research in Open and Distributed Learning · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTemptationCoding (social sciences)Computer scienceInter-rater reliabilityPsychologyMathematicsSocial psychologyStatisticsDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computer conferencing is one of the more useful parts of computer-mediated communications (CMC), and is virtually ubiquitous in distance education. The temptation to analyze the resulting interaction has resulted in only partial success, however (Henri, 1992; Kanuka and Anderson, 1998; Rourke, Anderson, Garrison and Archer, 1999; Fahy, Crawford, Ally, Cookson, Keller and Prosser, 2000). Some suggest the problem is made more complex by failings of both technique and, more seriously, theory capable of guiding transcript analysis research (Gunawardena, Lowe and Anderson, 1997). We have previously described development and pilot-testing of an instrument and a process for transcript analysis, call the the TAT (Transcript Analysis Tool), based on a model originally developed by Zhu (1996). We found that the instrument and coding procedures used provided acceptable "sometimes excellent" levels of interrater reliability (varying from 70 percent to 94 percent in pilot applications, depending upon user training and practice with the instrument), and that results of pilots indicated the TAT discriminated well among the various types of statements found in online conferences (Fahy, et al., 2000).

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,201
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations121
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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