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Enregistrement W2043579848 · doi:10.1080/03098260903093646

Teaching Research Methods Courses in Human Geography: Critical Reflections

2010· article· en· W2043579848 sur OpenAlexaff
Valorie A. Crooks, Heather Castleden, Ilja van Meerveld

Notice bibliographique

RevueJournal of Geography in Higher Education · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeography Education and Pedagogy
Établissements canadiensDalhousie UniversitySimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningScholarship of Teaching and LearningJournaling file systemReflexivityScholarshipTeaching methodMathematics educationProcess (computing)PedagogyPsychologySociologyComputer scienceTeaching and learning centerSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors reflect critically on their experiences of teaching research methods/methodology/techniques (MMT) courses in human geography for the first time. Through a highly reflexive process involving journaling, they engage with the broader scholarship of teaching and learning approach. Three themes characterize commonalities in their instructional experiences: (1) prior knowledge, (2) preparation, and (3) confidence. Specifically, they were challenged by needing to teach particular MMTs that they had not previously applied in their own research, by not knowing how best to prepare for teaching such courses, and by a lack of confidence with their approaches that stemmed from numerous issues.

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)0,123
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,234
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,649

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1230,234
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0250,049
Communication savante0,0330,013
Science ouverte0,0070,021
Intégrité de la recherche0,0120,036
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 Opus0,191
Tête enseignante GPT0,612
Écart entre enseignants0,421 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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