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Enregistrement W1880374962 · doi:10.21432/t2mk5b

Pilgrims' Progress: The journey towards a knowledge building community in a university undergraduate class / Le voyage du pèlerin: Le parcours vers la création d’une communauté d’apprentissage dans une classe de premier cycle universitaire

2012· article· en· W1880374962 sur OpenAlexafffundvenue
Donald N. Philip

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Learning and Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésReading (process)Class (philosophy)Mathematics educationReciprocalSocial network analysisPsychologyComputer sciencePedagogySocial mediaWorld Wide WebLinguisticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine the progress of a class of third- and fourth-year undergraduate science students as they attempted to create a knowledge building community in a blended or hybrid science education class. The research sought to examine this process through analyses of the frequency of their note postings and responses, and through a social network analysis of their communication patterns for note reading. These data were automatically harvested by the Knowledge Forum knowledge building environment, and downloaded for later analysis. Contribution levels indicated that the frequency of note postings increased three-fold following the mid-term of the course causing maladaptive student work patterns to reduce information overload. As well, the disparity between high-frequency note posting students and low-frequency note posting students followed a linear curve with the ratio between the highest posting and lowest posting student to be 2.7:1. A similar pattern was found with regard to responses. A disparity was also found among the students in the number of postings read, with the highest note reading student reading six times the number of notes as the lowest note reading student.The social network analyses revealed evidence of community formation in the note reading network. Analysis showed both one-way and reciprocal interactions, indicating that the pathways needed for the transfer of complex information were present. Considering all the data together, while some communication patterns necessary for a knowledge building community were present, contribution patterns suggested that a true knowledge building community did not form, but that there was progress towards it. Cette étude avait pour objet d’étudier la progression d’un groupe d’étudiants en sciences de troisième et de quatrième années du premier cycle universitaire dans leur tentative de créer une communauté d’apprentissage dans une classe hybride d’étude des sciences. Cette recherche visait à étudier le processus à partir de l’analyse de la fréquence d’affichage et de réponse aux notes de la part des étudiants, et de l’analyse de leurs habitudes de communication lors de la lecture de notes. Ces données étaient recueillies automatiquement par l’environnement de partage des connaissances Knowledge Forum et téléchargées pour des analyses ultérieures. Les niveaux de participation indiquaient que la fréquence des affichages de notes augmentait du triple après la mi-session, entraînant une réduction de la surcharge d’information dans les habitudes de travail sources d’une mauvaise adaptation chez les étudiants. De plus, la disparité entre les étudiants qui affichaient fréquemment et les étudiants qui affichaient peu suivait une courbe linéaire selon le rapport 2,7 :1. Le profil des réponses aux notes présentait une tendance similaire. On observait également une disparité entre les étudiants du point de vue du nombre d’affichages lus, où les étudiants dont la fréquence de lecture était plus élevée lisaient six fois plus d’affichages que les étudiants dont la fréquence de lecture était moins élevée. Les analyses du réseau social ont révélé des formations communautaires dans le réseau de lecture des notes. L’analyse a démontré des interactions tant à sens unique que réciproques, indiquant que les canaux nécessaires à la transmission d’informations complexes étaient présentes. Compte tenu de l’ensemble de ces données, malgré la présence de certaines habitudes de communication nécessaires à la formation d’une communauté d’apprentissage, les tendances observées dans la participation suggèrent qu’une véritable communauté d’apprentissage ne s’est pas formée; néanmoins, elles dénotent une progression en ce sens.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,276 · 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'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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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