MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1851303642 · doi:10.5539/ies.v8n11p253

Discourse Patterns at Laboratory Practices and the Co-Construction of Knowledge by Applying SDIS-GSEQ

2015· article· en· W1851303642 sur OpenAlexvenueno aff
Edgardo Ruiz Carrillo, José Luis Cruz González, Samuel Meraz Martínez, Luisa Bravo Sánchez

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational theories and practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBachelorNegotiationClass (philosophy)Mathematics educationDiscourse analysisPsychologyProcess (computing)CognitionIntervention (counseling)SoftwareComputer scienceLinguisticsSociologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to analyze the discourse through IRE (Intervention-Response-Evaluation) in the co-construction of knowledge of Biology students during laboratory practices by applying the SDIS-GSEQ software to assess IRE discourse patterns developed during the same. The study group consisted of second semester students of the Bachelor’s Degree in Biology from the Facultad de Estudios Superiores Iztacala, UNAM. This process included audiovisual records of the practice, the creation of an instrument where a categories system and verbal sub-systems are put together with sub-categories to be defined based on the discourse and IRE structure; then this audiovisual records and the obtained category pattern were used to apply the SDIS-GSEQ software which was in charge of establishing the category sequences created in the interaction between teachers and students during the practice. The obtained results show IRE discourse patterns demonstrating that students prefer to use reproducible and dependent practice manual structures, instead of thoughtful and non-cognitive structures where their knowledge about the practice content is involved; the study also demonstrates that the SDIS-GSEQ software is a useful tool for the research of these patterns. Therefore, we propose to modify the IRE structure in order to create better conditions in the construction of knowledge between students and teachers by using a IRF (Initiation-Response-Feedback) pattern leading to feedback, negotiation and co-construction of knowledge so as to improve the Teaching-Learning process during laboratory practices.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants1,000
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,407 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Education StudiesMême sujetEducational theories and practicesTravaux en français237 207