The effect of collaborative knowledge modeling at a distance on performance and on learning
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the effect of co-elaborating a knowledge model in dyads at a distance on performance and on learning. Participants (N = 48) were trained to represent knowledge taken from a text, using an object-typed knowledge modeling editor software tool. Knowledge modeling is similar to concept mapping, except that the former is based on a typology of knowledge objects and a typology of links, and that the structure of the knowledge representation is not necessarily hierarchical. After a 75-minute training session to knowledge modeling, each participant constructed a knowledge model individually. The experimental session consisted of elaborating a knowledge model in dyads. In the first condition, participants constructed and shared the knowledge model at a distance, using a whiteboard and a chat tool (synchronous group). In the second condition, participants elaborated one knowledge model with a turn-taking approach; they used e-mail to share their work-in-progress (asynchronous group). In the third condition, participants worked face-to-face at the same computer (control group). Pre- and post-tests were administered to measure learning in the domain. Results show that the quality of the knowledge models was better for dyads in the face-to-face condition than for the ones in the asynchronous condition, but only for the score related to knowledge objects (and not for the score related to propositions). We did not find a significant between-group difference on learning, but results indicate a tendency that working at a distance in a synchronous mode was more beneficial than working face-to-face and synchronously at a distance. These results should be interpreted with caution considering the short duration of the experiment and the low familiarity of participants with the targeted domain and with knowledge modeling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».