The Effectiveness of Library Instruction: Do Student Response Systems (Clickers) Enhance Learning?
Notice bibliographique
Résumé
In the present study, we were interested in determining if library instruction would be more effective if personal response systems (clickers) were used during instruction. Furthermore we were interested in examining if students in a class could benefit from clicker technology even if they did not have access to a personal clicker. To examine these issues, we conducted 3 library instruction sessions: Session 1-half of the students were randomly assigned a clicker; Session 2-all students had individual clickers; and Session 3-clickers were not used. Although half of the students in Session 1 did not have clickers, they were presented with all of the information, were aware of the clicker questions, and were presented with the graphs of responses. Students in all 3 sessions completed a pretest and posttest and difference scores were calculated such that positive numbers indicated higher scores. Overall, scores were significantly higher for students who had access to clickers. A comparison of specific clicker use showed that both the individual and group clicker sessions led to significantly higher difference scores. Results indicated that the benefits of clickers are not limited to individual access and group clicker use was as effective. Overall, these results confirm research supporting the integration of technology into classroom instruction. Dans cette étude, nous avons cherché à déterminer si la formation en recherche documentaire était plus efficace lorsqu’on utilisait des systèmes de réponse personnelle (télévoteur). De plus, nous voulions savoir si les étudiants en classe profiteraient de cette technologie même s’ils n’avaient pas accès à un télévoteur individuel. Pour ce faire, nous avons organisé trois séances de formation en recherche documentaire. Pendant la première, nous avons distribué un télévoteur à la moitié des étudiants choisis au hasard. Pendant la deuxième séance, chaque étudiant disposait d’un télévoteur. Au cours de la troisième séance, aucun d’entre eux n’a utilisé cet appareil. Même si la moitié des étudiants n’avaient pas de télévoteur au cours de la première séance, ils ont reçu toute l’information, ils connaissaient les questions auxquelles il fallait répondre avec le télévoteur et les chercheurs leur ont présenté les graphiques des réponses. Tous les étudiants ont passé un prétest et un post-test et les différences de résultats ont été calculées afin que les chiffres positifs indiquent des résultats plus élevés. Dans l’ensemble, les étudiants qui avaient accès au télévoteur ont obtenu des résultats significativement plus élevés que les autres. La comparaison de l’utilisation spécifique du télévoteur a montré que les séances en groupe et individuelles au cours desquelles les étudiants utilisaient cet appareil entraînaient une différence significativement plus élevée en ce qui a trait aux résultats obtenus. Les résultats indiquent que les avantages du télévoteur ne se limitent pas à l’accès individuel et que l’utilisation de ce dispositif en groupe était aussi efficace. Dans l’ensemble, ces résultats confirment la recherche qui appuie l’intégration de la technologie dans l’enseignement en classe.
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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».