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Enregistrement W1990800148 · doi:10.22318/cscl2009.2.162

Automating the analysis of collaborative discourse: identifying idea clusters

2009· article· en· W1990800148 sur OpenAlex
Nobuko Fujita, Christopher Teplovs

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComplement (music)Latent semantic analysisVisualizationQualitative analysisData visualizationQuantitative analysis (chemistry)Data scienceSemantic analysis (machine learning)Discourse analysisScale (ratio)Information retrievalNatural language processingQualitative researchData miningLinguisticsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This design-based research study investigated instructional scaffolding for knowledge building discourse among participants (n=17, n=20) in two online graduate courses. In particular, designs of software-based scaffolding as found in web-based Knowledge Forum's scaffold support feature were refined. Analyses of the student discourse data suggests that Knowledge Forum's scaffold supports offer a promising avenue for future design innovations to encourage knowledge building discourse. Results show that students increasingly used the scaffolds to focus their reading and writing of notes over iterations of the study. The proportion of scaffolds for knowledge building discourse increased during each iteration with a corresponding decrease in the proportion of scaffolds for expressing an opinion in the second iteration. Finally, notes with scaffolds contained significantly more words than notes without scaffolds, suggesting that scaffolds promoted more student reflectivity. Implications for formative assessment of student learning and knowledge building are discussed.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,319 · 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