Evidence Based Practice Using Formative Assessment in Library Research Support
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective – The purpose of this study was to develop and review the effectiveness of a new evidence-based approach for teaching library research support. Methods – Formative assessment, through two variations of the One Minute Paper model, is used to poll the experiences of university researchers in library research support sessions. Prior to a session, Polling One Minute Papers (POMPs) assess what researchers know about topics that will be covered in the session. After a session, Reflective One Minute Papers (ROMPs) review whether university researchers achieved the intended learning outcomes of the session. POMPs were used for 16 sessions and ROMPs were used for a subset of 11 of these sessions. Examples of responses from the POMPs and ROMPs were presented to describe and analyse the effectiveness of this approach for library support of research. Results – POMP and ROMP responses were remarkably informative given their simplicity and the little effort required on the part of the instructing librarian or researchers. The completion rate of POMPs was 72.7%. They gave researchers the opportunity to self-assess their current level of knowledge or skills about the topic to be covered in the upcoming session. The librarian could then tailor the session content to this level of knowledge. POMP responses were shared as part of the session content, enabling researchers to benchmark themselves against their peers. Completion rate of ROMPs was 20.9%, with the level of reflection in the individual researchers’ responses varying from shallow to insightful. Deeper responses stated how the researchers would use what they learned or pose new questions which emerged from their learning. Conclusion – Polling One Minute Papers (POMPs) and Reflective One Minute Papers (ROMPs) are an effective and efficient approach for guiding the learning of researchers and closing the feedback loop for librarians. These tools extend the opportunity for librarians to engage with researchers and, through tailoring of session content, assist to maximise the benefit of library research support sessions for both librarians and researchers. Sharing of POMP and ROMP responses can assist librarians to coordinate the teaching of the researchers that they support. At an institutional level, evidence in POMPs and ROMPs can be used to demonstrate the value that the library has contributed to improving awareness and performance of its researchers.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,559 | 0,727 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,018 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».