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Enregistrement W2069504096 · doi:10.1177/1476750311424945

Exploring how social media can enhance the teaching of action research

2011· article· en· W2069504096 sur OpenAlex

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

RevueAction Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAction researchAction (physics)Process (computing)Engineering ethicsParticipatory action researchHonestySociologyOpenness to experienceSocial mediaPedagogyPsychologyPolitical scienceComputer scienceEngineeringSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Action research has an extensive history of being used to improve teaching and learning in many different professional settings, for example, schools, colleges, universities health and social care services. Educational action research embodies a process that necessitates honesty and openness and which lends itself to the betterment of one’s practice; in the current e-learning climate, where education is rapidly changing and the role and practice of the educator is evolving yet uncertain, action research has never been more valuable. This article explores and presents how social media have been used to enhance the teaching of action research and also how students gained an understanding, appreciation and an evolving experience of action research. Exploring the intricate relationships between action research, new technologies and the learning that took place during an Understanding Action Research module, this article is written from the perspective that the module team was interested in ensuring that students acquired a fully rounded understanding of action research in order to utilize it in the improvement of their own practice.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,956
Tête enseignante GPT0,683
Écart entre enseignants0,273 · 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