Using student questions to direct information literacy workshops
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
Purpose – This article aims to discuss an innovative, student‐centered method for engaging students in one‐shot information literacy workshops. By using student‐generated questions to find out what students want to know about the library, the authors examine how the students' questions are used both as an ice breaker activity and as a means to orient the workshop's content. Design/methodology/approach – A literature review discusses various approaches to active learning activities in one‐shot information literacy workshops as well as methods for assessing students' library knowledge prior to workshops. The authors' own case study identifies best practices for implementing the activity. Finally, the authors discuss the types of student questions they collected from students over the course of two semesters. Findings – The activity outlined in this article provides an engaging method for interacting with students during one‐shot information literacy workshops. The activity acts as an effective method for obtaining a basic understanding of students' library knowledge. Analyses of the questions collected by the authors suggest that librarians should tailor their workshop content depending on the time of year in which their workshops take place. Originality/value – The activity described in this article is discussed sparingly in the literature. As such, this article outlines best practices for a student‐centered activity that librarians can add to their information literacy toolkit. This article is valuable to librarians with instruction responsibilities.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,004 |
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