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Enregistrement W2547752214

Engaging the YouTube learner: Promoting home economics through videos

2015· article· en· W2547752214 sur OpenAlexaboutno aff
June I. Matthews, Lesley A. Macaskill

Notice bibliographique

RevueInternational journal of home economics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, Sociology, Communication Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhiteboardPublishingCitizen journalismParticipatory cultureSociologyMedical educationPsychologyPedagogyMultimediaMedia studiesMedicinePolitical scienceComputer scienceWorld Wide Web
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Youth are intensely engaged as viewers and producers in the self-directed, participatory, and informal online learning culture of YouTube. These YouTube learners have developed learning styles that are commensurate with technology; therefore, to remain relevant, it is important for Baby Boomer-aged university instructors to adapt teaching methods accordingly. Students (N=211) enrolled in four classes of the undergraduate course entitled Professional Perspectives during the 2012-13 academic year at Brescia University College in Canada were asked to produce an informative and persuasive video for a Canadian online audience that addressed either the value and importance of Home Economics, or the aims of the United Nations' 20th Anniversary of the International Year of the Family. Professional Perspectives is taken by students in the academic programs Food and Nutrition, Family Studies, and Nutrition and Families. The students' online videos included 'rap' music, animations, whiteboard story presentations, interviews, puppet shows, pet actors, and time lapse photography. The purpose of this paper is to report on an in-practice example where an online video project enhanced students' engagement in their learning. Other educators may also feel supported, encouraged, and more confident to use digital technology in their classrooms.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,171
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeSans objet
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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