MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2149758608

Evaluating Asynchronous Discussion as Social Constructivist Pedagogy in an Online Undergraduate Gerontological Social Work Course

2015· article· en· W2149758608 sur OpenAlexaff
Cari Gulbrandsen, Christine A. Walsh, Amy Fulton, Anna Azulai, Hongmei Tong

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Learning Teaching and Educational Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflexivitySocial constructivismPedagogyConstructivism (international relations)Asynchronous communicationConstructivist teaching methodsConstruct (python library)Reflection (computer programming)PsychologyMathematics educationSociologyTeaching methodComputer scienceSocial science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our design-based research project used constructivist grounded theory methodology to determine if specific pedagogies used in an online gerontological social work course stimulated learners’ critical reflection and reflexivity. The purpose of our study was to describe the learning that occurred in response to an instructional design based on social constructivism and to identify strategies for improving the instructional design in future iterations of the course. Our analysis focused on two specific pedagogies that are grounded in social constructivism; the asynchronous discussion and the use of problem-based learning to better understand how learners construct meaning and to determine whether these pedagogies are effective means of stimulating critical reflection and reflexivity. Social work education scholars have suggested that critical reflection and reflexivity are higher-level cognitive operations that are conducive to learners’ developing capacity for anti-oppressive social work practice with older adults.    Â

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,362
Tête enseignante GPT0,620
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Learning Teaching and Educational ResearchMême sujetSocial Work Education and PracticeTravaux en français237 207