O’Neill, K., Sohbat, E. (2004). How high schoolers account for different accounts: developing a practical classroom measure of thinking about historical evidence and methodology
Notice bibliographique
Résumé
Paper presented at the annual meeting of the American Educational Research Association, April 2004,San Diego, CA. In dit artikel wordt verslag gedaan van het ontwerp, de sturing en vastlegging van een praktijkonderzoek waarbij het ontwikkelen van historisch besef bij studenten centraal staat. Het concept ‘Historical Account Differences’ (HAD) wordt als hulpmiddel toegepast om het vier fasen model van historisch denken van Denis Shemilt in de praktijk te brengen. Dit ten behoeve van het werk van onderzoekers en mensen uit de praktijk om vernieuwingen in het curriculum te ontwerpen die studenten vooruithelpen in hun begrip van geschiedenis. Er wordt gestreefd naar het ontwikkelen van het denken van studenten over de aard van historische informatie en de methode die historici gebruiken als zij bronnen lezen en bewerken. Dit praktijkonderzoek vindt plaats binnen de setting van een klas en is een onderdeel van een groter onderzoek en ontwikkelingsproject ‘Tracking Canada’s Past’ (O’Neill et al., 2003. April). Gedurende het onderzoek ontwikkelen studenten hun eigen onderzoeksvragen rond het thema ‘The Canadian Pacific Railway’ onder begeleiding van afgestudeerde geschiedenisstudenten en vrijwilligers die beschikbaar zijn als ‘online’ mentoren
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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 | 0,025 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».