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Enregistrement W2598097473 · doi:10.24908/pceea.v0i0.6502

Using R to Collect, Analyze and Visualize Graduate Attribute Data

2017· article· en· W2598097473 sur OpenAlexaffvenue
Jake Kaupp

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueData Analysis with R
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceWorkflowVisualizationCover (algebra)Data scienceSoftwareData visualizationSoftware engineeringData miningDatabaseProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper will cover the use of the opensource software R, a prevalent IDE (Rstudio) and many of the community built packages that can be used in concert to help collect, analyze and visualize graduate attribute data. Using these tools, developing user-focused workflows and applying effective information visualization principles this paper will illustrate how these tools can be used to quickly and effectively share a vast and complex amount of information to faculty and programs. This approach has been effective in building engagement and buy-in by placing the data in the hands of instructors and program committees. This paper will cover approaches tointerfacing and leveraging other systems to streamline and unify existing processes.

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)0,058
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,206
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0580,206
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,022

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,245 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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