Key Information-Problem Solving Skills to Learn in Secondary Education: A Qualitative, Multi-Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Internet has become one of the most important information sources for students’ personal and academic life. In addition, the World Wide Web is receiving increased attention in education because of its potential to support new forms of learning. However, using the information from the net for learning requires the development of a set of abilities such as searching and tackling information from the Internet to find solutions of a problem—this set of abilities is called Information-Problem Solving (IPS) skills. The main objectives of this study are the following three: first, to provide a detailed description about how secondary students solve an IPS task; second, to identify key IPS skills, sub-skills, and regulation activities that have more incidence upon students’ success to solve a problem using digital information on the Web; and third, to use this information to draw educative guidelines to design web-based instructional process and foster IPS in secondary classrooms. In-depth analyses of quantitative and qualitative data of a multi-case study allowed us to identify distinctive patterns and sequences of IPS skills used by students to solve a task. Furthermore, IPS skills (defining the problem and search for information), sub-skills (specifying search terms and selecting results from a SERP), and regulation activities (orientation on the task, monitoring, and testing) were identified as key skills which have more incidence in students to solve successfully IPS tasks to learn curricular contents at school.
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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 | 0,012 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».