MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2113460682 · doi:10.5539/ies.v4n3p80

An Investigation of Critical Reading in Reading Textbooks: A Qualitative Analysis

2011· article· en· W2113460682 sur OpenAlexvenueno aff
Reza Zabihi, Mojtaba Pordel

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)Critical thinkingCritical readingCornerstoneReading motivationPanacea (medicine)PsychologyMathematics educationTask (project management)Computer scienceLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a technique for discovering and evaluating information within texts, critical reading might be a panacea for those learners whose voices and choices are muted and ignored. A crucial question is thus to ask whether and to what extent popular reading textbooks meet the criteria for the development of critical reading. To this end, the present article seeks to identify and investigate the presence of those items within reading textbooks which help promote critical reading. Based on the literature on critical thinking, the cornerstone of critical reading, a checklist is provided whose items are indicator of whether a particular text promotes critical reading or not. Moreover, it is recognized that autonomy and engagement are prerequisites for enhancement of critical reading and that they can be achieved through strategy instruction and task-based instruction, respectively. Three reading textbooks (Select Readings: Upper-intermediate, Active Skills for Reading: Book 4, and Mosaic Reading 2) are leveled against three criteria: Critical thinking items, the use of appropriate tasks, and strategic instruction. The results indicate that these textbooks meet the first criterion to some extent, but seriously lack the last two ones.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,225
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations25
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Education StudiesMême sujetEducation and Critical Thinking DevelopmentTravaux en français237 207