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Enregistrement W2039717230 · doi:10.1111/j.1937-8327.1992.tb00543.x

Cognitive Style FD/FI as a Learner Selection Criterion in Formative Evaluations A Qualitative Analysis

2008· article· en· W2039717230 sur OpenAlexaff
Chris Chinien, France Boutin

Notice bibliographique

RevuePerformance Improvement Quarterly · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLearning Styles and Cognitive Differences
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormative assessmentDebriefingTest (biology)PsychologyConstruct (python library)Qualitative propertyComputer scienceField (mathematics)Process (computing)CognitionSelection (genetic algorithm)Mathematics educationSocial psychologyArtificial intelligenceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Single–subject formative evaluation appears to be a cost–effective strategy for improving instructional products. However, the criterion to use for selecting an appropriate test subject who could generate optimal feedback data for improving the instructional product remains a central concern among performance technologists. This article reports the results of a qualitative study of the effectiveness of the cognitive style construct field–dependent/independent as a student selection criterion in formative evaluation. In the study, we collected formative evaluation data from two field–dependent (FD) and two field–independent (FI) test subjects while they were individually interacting with a CAI package. We focused on four different sources of data: think–aloud protocols, researcher/subject interactions, informal observations, and debriefing interviews. Our analysis of the formative evaluation data indicates that the FI individuals were better test subjects than their FD counterparts. FI subjects showed a great deal of confidence in entering the formative evaluation process. Their feedback was abundant and precise and included specific suggestions for improving the material. They not only identified their own difficulties but also speculated about difficulties other students may encounter. In contrast, the FD subjects were anxious and demonstrated less confidence in approaching the evaluation activities. Frequent probing was necessary to trigger their reactions and generate their feedback. Their feedback data were vague, and more inferences were required for translating them into revision decisions. Both FD and FI subjects could identify major discrepancies in the presentation of the material (events of learning) as well as gross misconceptions in the processing of information. Although the FD and FI feedback data differ both qualitatively and quantitatively, no conflicting observation was made.

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)0,081
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,145
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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0810,145
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,366 · 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

Citations8
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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