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Enregistrement W2156937972 · doi:10.7202/900055ar

Attitudes et performance des étudiants en sciences dans l’emploi d’une unité d’audio-tutorat en biologie au niveau secondaire

2009· article· fr· W2156937972 sur OpenAlexaffvenue
John W. Butzow, Jean-Guy Simard

Notice bibliographique

RevueRevue des sciences de l éducation · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensCentre Jeunesse de Quebec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesSociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Une unité A-T en Physiologie des plantes fut expérimentée avec des étudiants francophones de douzième année. Les trois autres unités furent enseignées dans un contexte magistral-discussion-laboratoire. Toutes les unités comportaient une évaluation par contrat. Requis d’exprimer leur choix du mode d’enseignement préféré, les étudiants choisirent le mode de laboratoire comme le plus intéressant, suivi de l’enseignement magistral et de l’enseignement A-T. Des études de corrélation démontrèrent que la performance des étudiants dans l’unité A-T, mesurée par l’évaluation de l’enseignant, fut en relation significative mais négative avec l’attitude des étudiants envers l’enseignement A-T. L’attitude des étudiants vis-à-vis un apprentissage indépendant fut en corrélation significative et positive avec l’évaluation de l’enseignant. Alors que la relation entre l’indépendance des étudiants et leur attitude face à l’enseignement par audio-tutorat fut négative, elle ne fut pas significative. Ces résultats ajoutent à d’autres études que l’enseignement A-T est plus souvent goûté des plus faibles étudiants. Alors que d’autres recherches devraient être effectuées sur l’attitude des étudiants par rapport à un comportement indépendant, il apparaîtrait dans cette recherche que l’indépendance d’apprentissage ne serait pas réalisée plus facilement dans l’enseignement A-T. Il est aussi probable que les étudiants éprouveraient un sentiment d’insécurité vis-à-vis la mécanique de l’enseignement par audio-tutorat, surtout dans l’emploi des cassettes.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,479
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,035 · 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

Citations0
Publié2009
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