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Enregistrement W2116698608 · doi:10.18438/b8ck5x

Students Taking Numerous Honours Courses in High School Have Higher Information Literacy Levels

2015· article· en· W2116698608 sur OpenAlexvenueno aff
Dominique Daniel

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Practices and Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation literacyTest (biology)Medical educationPsychologyLiteracyMathematics educationMedicinePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Review of: Fabbi, J. L. (2015). Fortifying the pipeline: A quantitative exploration of high school factors impacting the information literacy of first-year college students. College & Research Libraries, 76(1), 31-42. http://dx.doi.org/10.5860/crl.76.1.31 Abstract Objective – To assess the impact of students’ high school performances on the development of their information literacy (IL) competency. Design – Statistical analysis of test performance. Setting – A large public university in the United States of America. Subjects – 93 first-time college freshmen. Of these, 46% had been admitted on a probationary status due to GPA under the required 3.0 (“alternate admits”), and 61% had not declared a major (“exploring majors”). 39% identified as Caucasian, 25% as Hispanic, 22% as African American, and 15% as Asian. 84% declared that their best language was English only. Methods – Participants were self-selected freshmen who enrolled into programs offered by the university’s Academic Success Center. They took the iSkills test, an online evaluation of information literacy competencies developed by the Educational Testing Service, and provided background data on their high school experience. Using hierarchical multiple regression analysis, the researcher evaluated predictors of iSkills score variance among a range of high school experiences: core high school GPA, number of honours classes taken in high school, and number of research projects or assignments in high school. The analysis controlled for gender, best language, race, and admission status as either alternate admit or exploring major. Main Results – Participants’ mean iSkills scores was below the minimum passing score for the test. There was a significant positive correlation between iSkills scores and exploring major status, core high school GPA, and having taken 5 to 12 honours courses. There was a negative correlation between iSkills scores and language other than English, Asian race, alternate admission status, and having had 1 to 4 honours courses. Among the background variables, the most significant predictor of a student’s iSkills score was his or her best language, followed by race. After controlling for these variables, the most important factors were students’ high school GPAs and the number of honors courses taken. Conclusion – The researcher discovered that the number of honours courses taken in high school is a strong predictor of information literacy competency as measured by the iSkills test. This remains true when controlling for race and other background factors. This finding is consistent with the assumption that high school teachers of honours courses believe their students to be capable of learning higher-order skills and therefore adopt a constructivist pedagogy, and that such pedagogy promotes the development of information literacy skills. Yet the number of high school research projects or assignments could not be statistically correlated to information literacy competency. In subsequent focus groups, students who had taken fewer honours courses expressed test anxiety, while students who had taken numerous honours courses expressed their determination to get the correct answer. This may inform one surprising result of the study: that students who took 13 or more honours courses in high school did not score significantly better on the iSkills test than those who took 5 to 12 courses.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,005

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
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