Notice bibliographique
Résumé
When problem based learning occurs in a social context it is open to a common social behaviour, scrounging. In the animal behaviour literature, scroungers do not attempt to find resources themselves but rather exploit resources found by other group members (referred to as producers). We know from studies of animal behaviour (including humans) that scrounging can be expected whenever animals exploit resources in groups. We also know that scrounging can have deleterious effects on the group. We can expect scrounging to occur during social learning because the exchange of information (which I will consider here as a resource) is essential to social learning. This exchange can be seen as each individual scrounging from the other members of the group whenever the individual learns from the work of others. However, there is a danger if some individuals learn mostly through their own efforts while others indulge in “social loafing” relying heavily on colleagues to provide knowledge. Here I propose that game theory models developed to analyse feeding in animal societies may also apply to social learning. We know from studies of birds feeding in groups that scrounging behaviour depends on the extent to which resources can be shared. Further, when scrounging is prevalent groups tend to obtain fewer resources. By contrast, in social learning we attempt to facilitate sharing of knowledge. We thus encourage scrounging and run the risk of reducing learning within study groups. Here I analyse the role of scrounging in problem based learning. I argue that scrounging is inherent and necessary to any social learning process. However, it can have perverse effects if the acquisition of facts rather than understanding comes to dominate learning objectives. Further, disparities among individuals within a group can lead certain individuals to specialise in scrounging thus undermining the functioning of the group. I suggest that motivation, problem structure, discussion group dynamics, attention to results expected from students and careful evaluation can be used to encourage scrounging as a cooperative tactic while minimising its negative impacts on group performance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».