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Enregistrement W2209246326 · doi:10.22329/celt.v7i2.3964

Engaging Undergraduates in Social Science Research: The Taking the Pulse of Saskatchewan Project

2014· article· en· W2209246326 sur OpenAlexafffundvenueabout
Loleen Berdahl

Notice bibliographique

RevueCollected Essays on Learning and Teaching · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésUndergraduate researchGraduate studentsWork (physics)PsychologyData collectionMathematics educationPedagogyMedical educationSociologySocial scienceEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although student involvement in research and inquiry can advance undergraduate learning, there are limited opportunities for undergraduate students to be directly involved in social science research. Social science faculty typically work outside of laboratory settings, with the limited research assistance work being completed by graduate students. The challenge, therefore, is to find ways to involve undergraduate social science students in research projects that relate to their field of study and that allow them to develop career-relevant skills. The Taking the Pulse of Saskatchewan project presents a unique model for undergraduate student involvement in social science research. The project involved over 30 faculty members from across the University of Saskatchewan’s Division of Social Sciences and over 40 undergraduate students. Students were directly involved in data collection, data analysis, report writing and media communications. Through their involvement, students developed and applied research, inquiry and communications skills. Drawing on academic literature regarding undergraduate involvement in research, this paper will present an overview of the Taking the Pulse project, and reflect on the lessons of the project.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0130,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,175
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,299 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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