“Can you hear me? Wait, are you listening to me?” An evaluation of the use of audio-journals as a data-collection method in interpretive inquiry and the implications for classroom assessment.
Notice bibliographique
Résumé
My hermeneutic inquiry of grade eleven students’ experiences of classroom talk in English Language Arts came out of my concern about the ways that formal testing scenarios sometimes disadvantage students who need some more time to gain mastery in writing and comprehension skills. There is increasing discussion in educational research about equity in teaching contexts, and not just equality. The assumption influencing my research, based on my teaching experience, was that classroom talk offers students some kind of equity. Classroom talk can sometimes scaffold students who are not confident in written expression. When students have opportunities to gain competence in oral expression and sort out understanding of subject matter through dialogic contexts, their learning can be enhanced. Research on dialogic learning supports this, but we still have much to understand regarding students’ views on dialogic contexts. My emphasis was on student voice, literal and metaphorical, so I proposed to use audio-journals as a way of listening closely to what students had to say about their experiences. This paper evaluates the effectiveness of this method of data collection, considers the advantages and shortcomings, and suggests ways in which this methodological tool can have practical application in general classroom assessments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».