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Enregistrement W2582556779 · doi:10.21083/partnership.v11i2.3589

Librarians Aren’t Born with Information Superpowers: Leveling the Playing Field for Incoming Library Science Graduate Students

2016· article· en· W2582556779 sur OpenAlexvenueno aff
Annette Lamb

Notice bibliographique

RevuePartnership The Canadian Journal of Library and Information Practice and Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Information Literacy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSummative assessmentFormative assessmentInformation literacyLibrary scienceGraduate studentsInstructional designLibrary instructionComputer scienceMathematics educationMedical educationPedagogyPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Students enter the library science graduate program with a wide range of information and technology skills. Today’s graduate courses require students to be able to build web-based pathfinders, use social media, and search databases. This article examines the design and development of an introductory course for incoming library science graduate students that personalizes instruction and ensures that each student is ready for the rigors of graduate school. Taken during the first semester of the program, this introductory course teaches information and technology skills and concepts that are core to library science. The author explores the process of creating a computer-based course that addresses the diverse needs of this student population. Using a systematic approach to instructional design and development, the author outlines the steps in designing, developing, implementing, and evaluating an online, self-paced graduate course. Based on the Dick and Carey model, the process included identifying the instructional goals, conducting an instructional analysis, analyzing learners and contexts, writing performance objectives, developing assessment instruments, developing instructional strategies, developing and selecting instructional materials, designing and conducting formative evaluation of instruction, revising instruction, and designing and conducting summative evaluation. This process produced effective, efficient, and appealing instructional materials.
 Les étudiants entament un programme d’études supérieures en sciences de l’information avec une panoplie d’habiletés en matière d’information et de technologie. Les cours d’études supérieures requièrent aujourd’hui que les étudiants puissent créer des guides en ligne, utiliser des médias sociaux et interroger des bases de données. Cet article porte sur la conception et le développement d’un cours d’introduction qui est offert aux nouveaux étudiants diplômés en sciences de l’information et qui cherche à individualiser la formation et à s’assurer que chaque étudiant se sent prêt pour les rigueurs d’une école d’études supérieures. Ce cours d’introduction, offert durant le premier semestre du programme, enseigne des habiletés en matière d’information et de technologie essentielles aux sciences de l’information. L’auteure relate le processus entrepris pour créer ce cours informatisé qui répond aux divers besoins des étudiants. En utilisant une approche systématique pour la conception et le développement pédagogique, l’auteure présente les étapes liées à la conception, le développement, la mise en œuvre et l’évaluation d’un cours de maîtrise en ligne adapté au rythme de chacun. Selon le modèle de Dick et Carey, le processus permet d’identifier des objectifs d’apprentissage, mener une analyse pédagogique, mener une analyse des apprenants et des contextes, écrire des objectifs de rendement, développer des instruments d’évaluation, développer des stratégies d’enseignement, développer et choisir du matériel didactique, concevoir et mener une évaluation formative de l’enseignement, réviser l’enseignement ainsi que concevoir et mener une évaluation sommative. Ce processus a fourni du matériel didactique efficace, efficient et attrayant.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesCommunication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0060,336
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,289 · 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'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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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