Sharing methodology: A worked example of theoretical integration with qualitative data to clarify practical understanding of learning and generate new theoretical development
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
BACKGROUND: Theoretical integration is a necessary element of study design if clarification of experiential learning is to be achieved. There are few published examples demonstrating how this can be achieved. AIMS: This methodological article provides a worked example of research methodology that achieved clarification of authentic early experiences (AEEs) through a bi-directional approach to theory and data. METHODS: Bi-directional refers to our simultaneous use of theory to guide and interrogate empirical data and the use of empirical data to refine theory. We explain the five steps of our methodological approach: (1) understanding the context; (2) critique on existing applications of socio-cultural models to inform study design; (3) data generation; (4) analysis and interpretation and (5) theoretical development through a novel application of Metis. RESULTS: These steps resulted in understanding of how and why different outcomes arose from students participating in AEE. Our approach offers a mechanism for clarification without which evidence-based effective ways to maximise constructive learning cannot be developed. In our example it also contributed to greater theoretical understanding of the influence of social interactions. CONCLUSION: By sharing this example of research undertaken to develop both theory and educational practice we hope to assist others seeking to conduct similar research.
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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 | 0,020 | 0,030 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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