Participation in Knowledge-Building Discourse: An Analysis of Online Discussions in Mainstream and Honours Social Studies Courses
Notice bibliographique
Résumé
Questions about the suitability of cognitively-oriented instructional approaches for students of different academic levels are frequently raised by teachers and researchers. This study examined student participation in knowledge-building discourse in two implementations of a short inquiry unit focusing on environmental problems. Participants in each implementation consisted of students taking a mainstream or an honours version of a tenth grade social studies course. We retrieved data about students’ actions in Knowledge Forum® (e.g., the number of notes created and the percentage of notes with links), and conducted a content analysis of the discourse by each collaborative group. We suggest the findings provide cause for optimism about the use of knowledge-building discourse across academic levels: there was moderate to strong evidence of knowledge building in both classes by Implementation 2. We end with suggestions for focusing online work more directly on knowledge building. Résumé Les enseignants et les chercheurs soulèvent fréquemment des questions quant au caractère approprié des approches pédagogiques cognitives pour les élèves de différents niveaux scolaires. La présente étude a examiné la participation des étudiants à la coélaboration des connaissances lors de la formation, à deux reprises, d’une unité d’enquête de courte durée axée sur les problèmes environnementaux. Pour chacun des deux essais, les participants étaient des élèves qui suivaient un programme d’études de dixième année, soit général, soit spécialisé en sciences sociales. Nous avons récupéré des données sur les actions des élèves dans le Knowledge Forum (par exemple, le nombre de notes créées et le pourcentage de notes avec des liens) et nous avons analysé le contenu du discours de chaque groupe de collaboration. Nous pensons que les résultats incitent à l’optimisme et qu’il est possible de parler de coélaboration des connaissances entre les niveaux scolaires : des données probantes moyennement rigoureuses ou rigoureuses montrant la coélaboration des connaissances ont été obtenues dans les deux classes lors du deuxième essai. Nous concluons avec des suggestions pour orienter plus directement les travaux en ligne sur la coélaboration de connaissances.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».