“HOW, WHEN, WHY” – A COMPARISON OF TWO ACTION RESEARCH METHODS TO EXAMINE THE HIDDEN TONES IN ANNOTATION FEEDBACK
Notice bibliographique
Résumé
This recent study broadly confirms earlier conclusions in which action research findings identified that annotated feedback on student assignments carried an unfavourable lecturer tone and, because of which, failed to motivate the student as a learner. It was important to take the action research process further to show how tone is so easily manifested in annotation. By subverting the feedback process, annotation was read as marginalia in temporary isolation of the assignment and tone was easily identified. Two different action research (AR) studies were carried out by researchers to examine the same issue. One study examined annotation using participatory action research (PAR) (Marshall et al. 2011), while the other study utilised action research using semi-structured questionnaires (McNiff et al 2003). This paper demonstrates how the chosen methodology can either support or restrict action research if the methods are considered ill-matched to the study. It also demonstrates the importance of triangulation. Therefore, the
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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 | 0,180 | 0,219 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».