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.
Notice bibliographique
Résumé
The ability to make decisions based on data, with its inherent uncertainties and variability, is a complex and vital skill in the modern world. The need for such quantitative critical thinking occurs in many different contexts, and although it is an important goal of education, that goal is seldom being achieved. We argue that the key element for developing this ability is repeated practice in making decisions based on data, with feedback on those decisions. We demonstrate a structure for providing suitable practice that can be applied in any instructional setting that involves the acquisition of data and relating that data to scientific models. This study reports the results of applying that structure in an introductory physics laboratory course. Students in an experimental condition were repeatedly instructed to make and act on quantitative comparisons between datasets, and between data and models, an approach that is common to all science disciplines. These instructions were slowly faded across the course. After the instructions had been removed, students in the experimental condition were 12 times more likely to spontaneously propose or make changes to improve their experimental methods than a control group, who performed traditional experimental activities. The students in the experimental condition were also four times more likely to identify and explain a limitation of a physical model using their data. Students in the experimental condition also showed much more sophisticated reasoning about their data. These differences between the groups were seen to persist into a subsequent course taken the following year.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle