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Enregistrement W186634891 · doi:10.20429/ijsotl.2011.050110

Inquiry Learning: Level, Discipline, Class Size, What Matters?

2011· article· en· W186634891 sur OpenAlexaff
Susan Vajoczki, Susan Watt, Michelle M. Vine, Rose Liao

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for the Scholarship of Teaching and Learning · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClass (philosophy)Mathematics educationSociologyPedagogyVariation (astronomy)Science learningClass sizePsychologyScience educationEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inquiry learning is a pedagogical approach that focuses on the processes and skills required to conduct research. It is a pedagogical approach that has been demonstrated to have positive learning outcomes. McMaster University has been committed to this form of learning for more than ten years in three of the faculties on campus (i.e., Humanities, Science and Social Sciences). This commitment has been in the creation of stand-alone, small class size first year inquiry classes. The current research, involving document analysis of 545 course outlines from the Faculty of Social Sciences demonstrates that inquiry learning is concentrated in first and fourth year primarily with modest amounts in second and third year courses. Results reveal cross-discipline variation. Some disciplines exhibit higher levels of inquiry (i.e., Social Work, Labour Studies and Political Science) than others (i.e., Gerontology, Geography and Anthropology). Although inquiry was more likely to occur in small classes there were examples of inquiry learning in classes with more than 250 students.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,120
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,120
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,271 · 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.

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

Citations40
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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