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Enregistrement W2597480599 · doi:10.4018/978-1-5225-2525-7.ch007

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2017· book-chapter· en· W2597480599 sur OpenAlexaff
Isha DeCoito, Tasha Richardson

Notice bibliographique

RevueAdvances in educational technologies and instructional design book series · 2017
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Mathematics educationPedagogySelection (genetic algorithm)PsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter explores digital web-based tools for engaging learners and promoting inquiry-based STEM learning. Specifically the authors analyze a selection of technological supports in STEM education, including remote laboratories and simulations, within the context of inquiry based teaching and learning in physics. Teaching physics through inquiry continue to create high levels of anxiety amongst elementary school teachers, which in turn influences their pedagogical choices and limits the possibility of spontaneous events arising from student exploration in the classroom. The authors maintain that teachers will require professional development opportunities to work within the Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK) framework to ensure that they are able to select from a broad spectrum of technological supports. The authors highlight the potential of web-based digital tools to promote inquiry-based STEM learning, and engage both teachers and students, thus potentially improving attitudes toward teaching and learning STEM content through digital technologies.

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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0460,030

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,222 · 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
GenreAutre

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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